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龙图腾网获悉无锡申泰新能源科技有限公司申请的专利基于PICI-IGWCA-ELM模型的温度数据全局融合方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119720072B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411567972.9，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于PICI-IGWCA-ELM模型的温度数据全局融合方法是由申小波;沈家豪;李正权设计研发完成，并于2024-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于PICI-IGWCA-ELM模型的温度数据全局融合方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于PICI‑IGWCA‑ELM模型的温度数据全局融合方法，包括设置智慧温室多传感器系统，包括边缘感知节点和内部感知节点，其中边缘感知节点包含较大的独立信息量，内部感知节点间具有较大的公共感知区域和较高的数据冗余度；对内部感知节点进行两两并行融合处理，使用PICI模型计算各对内部感知节点的融合估计值及其对应的协方差矩阵；在所有内部感知节点的局部融合完成后，将边缘感知节点的数据与所有内部感知节点的局部融合结果进行全局融合，本发明，具有融合速率高和性能稳定的特点。

本发明授权基于PICI-IGWCA-ELM模型的温度数据全局融合方法在权利要求书中公布了：1.基于PICI-IGWCA-ELM模型的温度数据全局融合方法，其特征在于，包括： 设置智慧温室多传感器系统，包括边缘感知节点和内部感知节点，其中边缘感知节点包含较大的独立信息量，内部感知节点间具有较大的公共感知区域和较高的数据冗余度； 对内部感知节点进行两两并行融合处理，使用PICI模型计算各对内部感知节点的融合估计值及其对应的协方差矩阵； 在所有内部感知节点的局部融合完成后，将边缘感知节点的数据与所有内部感知节点的局部融合结果进行全局融合； 然后基于改进长城建造算法优化极限学习机模型，对劳工种群进行混沌对立初始化； 采用自适应T分布变异算子对劳工个体位置进行扰动； 通过纵横交叉策略优化劳工全局位置； 通过IEEECEC2005基准套件验证IGWCA算法全局寻优能力，并基于验证结果建立IGWCA-ELM模型； 利用IGWCA算法对ELM模型的初始输入权重与隐层偏置进行寻优； 所述融合处理方法包括： 已知互协方差分布式融合： （1）双传感器融合算法 当存在双传感器和，互协方差阵已知，则Bar-Shalom算法为： 对应的融合方差矩阵为： 其中； 融合系数矩阵为： 精度关系满足： （2）多传感器融合算法 在智慧温室多源系统中，假设存在源感知数据，并且其对应互协方差都精确已知，其中；当局部节点方差阵都已知时，状态均值与协方差阵的融合公式为： 上述两式中各变量分别为： 其中表示观测器个数，表示状态向量维数。

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