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龙图腾网获悉浙江理工大学;哈尔滨职业技术学院申请的专利一种测量数据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：CN115752243B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202211543866.8，技术领域涉及：G01B11/00；该发明授权一种测量数据融合方法是由王梅宝;赵爽;刘万村设计研发完成，并于2022-12-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种测量数据融合方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种测量数据融合方法，应用于大尺寸被测件，属于数据融合技术领域，方法包括：将多个测量仪器按可测量参数进行分类；将多个测量仪器的编号组合为仪器矩阵；测得标准件的各特征参数的测量值；将特征参数的测量值组合为测量矩阵；对测量矩阵的列向量进行归一化处理，得到归一化矩阵；根据仪器矩阵和归一化矩阵，建立增广矩阵；计算两个增广矩阵的列向量之间的相关系数，并判断相关系数是否大于预设数值；相关系数大于预设数值时，对两个增广矩阵的列向量进行降维处理；将各个降维矩阵的列向量输入至数据融合模型进行训练；在输出值与标准件的各特征参数的标准值之间的偏差在预设范围内，结束对数据融合模型的训练。

本发明授权一种测量数据融合方法在权利要求书中公布了：1.一种测量数据融合方法，应用于大尺寸被测件，其特征在于，包括： S101：将多个测量仪器按可测量参数进行分类； S102：对所述测量仪器进行编码，将多个所述测量仪器的编号组合为仪器矩阵； S103：通过多个所述测量仪器对标准件进行测量，测得所述标准件的各特征参数的测量值，其中，所述标准件的各所述特征参数的标准值为已知量，所述特征参数包括空间坐标、长度和角度； S104：根据各个所述测量仪器的可测量参数，将所述特征参数的测量值组合为测量矩阵； S105：对所述测量矩阵的列向量进行归一化处理，得到归一化矩阵； S106：根据所述仪器矩阵和所述归一化矩阵，建立增广矩阵； S107：对任意两个所述增广矩阵的列向量进行相关性分析，计算两个所述增广矩阵的列向量之间的相关系数，并判断所述相关系数是否大于预设数值； S108：在两个所述增广矩阵的列向量之间的相关系数大于所述预设数值的情况下，对两个所述增广矩阵的列向量进行降维处理，得到降维矩阵； S109：构建基于机器学习算法的数据融合模型； S110：将各个所述降维矩阵的列向量输入至所述数据融合模型进行训练； S111：所述数据融合模型输出所述标准件的各特征参数的输出值； S112：若所述标准件的各特征参数的输出值与所述标准件的各特征参数的标准值之间的偏差在预设范围内，结束对所述数据融合模型的训练。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浙江理工大学;哈尔滨职业技术学院，其通讯地址为：310000 浙江省杭州市杭州经济技术开发区白杨街道2号大街928号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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