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龙图腾网获悉广州力赛计量检测有限公司申请的专利基于增强算法驱动的智能检测数据校准系统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：CN119309613B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202411403827.7，技术领域涉及：G01D18/00；该发明授权基于增强算法驱动的智能检测数据校准系统是由方文潮;谷雪锋;李自东设计研发完成，并于2024-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于增强算法驱动的智能检测数据校准系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于增强算法驱动的智能检测数据校准系统，具体涉及数据校准技术领域，在环境中不同位置设置若干传感器，每个位置中包括若干同类型传感器，利用冗余性或机器学习算法来检测潜在的异常传感器，快速缩小异常传感器的范围，提高效率；分析监测数据波动曲线，分析得到预期投入成本描述参数和预期校准相似度，基于分析结果从异常传感器集合中筛选出不可校准传感器，避免在不值得投入的传感器上浪费校准资源；确保只有可校准的传感器被纳入校准流程，有助于提高整个监测系统的数据准确性和可靠性；为决策者提供关于传感器维修或替换的详细成本分析，有助于做出更加经济合理的决策，解决智能检测数据校准过程的资源浪费问题。

本发明授权基于增强算法驱动的智能检测数据校准系统在权利要求书中公布了：1.基于增强算法驱动的智能检测数据校准系统，其特征在于，包括： 异常传感器初筛模块，在环境中不同位置设置若干传感器，每个位置中包括若干同类型传感器，同类型传感器的监测数据不相同时，表明该位置的传感器存在异常，筛选出异常传感器集合； 异常传感器测试模块，将校准合格的传感器和异常传感器一同放置在同一环境中进行测试，记录监测数据波动曲线；获取校准合格传感器的标准监测数据波动曲线A和异常传感器的异常监测数据波动曲线B； 可行性分析模块，用于分析监测数据波动曲线，分析得到预期投入成本描述参数和预期校准相似度，基于分析结果从异常传感器集合中筛选出不可校准传感器，包括： 将修正指令作用于异常监测数据波动曲线B，使标准曲线A和异常监测数据波动曲线B的预期校准相似度最大，所述预期校准相似度衡量标准监测数据波动曲线A和异常传感器的异常监测数据波动曲线B相似度的指标；将预期校准相似度记为Yxs； 建立修正指令和故障类型、故障程度的映射关系，基于修正指令和映射关系，输出故障程度和类型；建立故障维修成本图谱，输入故障程度和类型，输出维修的时间成本、经济成本和算力资源成本；基于时间成本、经济成本和算力资源成本，得到预期投入成本描述参数； 所述预期投入成本描述参数YC的计算公式为，其中，Trepair是校准所需的总时间，CT表示校准所需的总成本；EC是经济成本，直接以货币单位表示；TC_time是时间成本转换为货币单位后的值，将时间成本乘以一个单位时间成本，是时间成本到经济成本的转换系数；TC_com是算力资源成本转换为货币单位后的值，是算力资源成本到经济成本的转换系数； 若预期投入成本描述参数、预期校准相似度超出对应阈值，表明该异常传感器属于不可校准传感器。

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