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龙图腾网获悉咸阳蓝博机械有限公司申请的专利一种基于多传感器融合的导轨精度评估方法及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：CN120639615B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202511122060.5，技术领域涉及：H04L41/0823；该发明授权一种基于多传感器融合的导轨精度评估方法及系统是由董利军;郭增昌;崔刚;张国权;罗增辉;张江涛设计研发完成，并于2025-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多传感器融合的导轨精度评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及多传感器信息融合与智能制造技术领域，公开了一种基于多传感器融合的导轨精度评估方法及系统，其中，一种基于多传感器融合的导轨精度评估方法包括：构建基于信息熵的多模态传感器价值量化模型，计算传感器信息贡献度并构建传感器多传感器互信息耦合模型；构建自优化传感器网络配置系统，将多模态传感器系统抽象为图结构并应用图强化学习算法生成最优传感器组合配置；构建多时间尺度优化框架并实现基于霍夫曼编码的自适应数据压缩；构建动态贝叶斯网络模型融合异构传感器数据；构建自演化评估策略系统，通过历史性能数据不断改进评估策略；本发明通过信息熵驱动的资源分配，能够根据传感器信息价值动态分配资源。

本发明授权一种基于多传感器融合的导轨精度评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多传感器融合的导轨精度评估方法，其特征在于，包括： 构建基于信息熵的多模态传感器价值量化模型，计算传感器信息贡献度并构建传感器多传感器互信息耦合模型； 基于互信息耦合模型的输出，构建自优化传感器网络配置系统，将多模态传感器系统抽象为图结构并应用图强化学习算法生成最优传感器组合配置； 基于最优传感器组合配置，实现多层次动态资源分配，构建多时间尺度优化框架并实现基于霍夫曼编码的自适应数据压缩； 基于经过压缩和优化的数据，构建动态贝叶斯网络模型融合异构传感器数据，实现网络结构的自适应调整； 构建动态贝叶斯网络模型的步骤包括： 构建包含传感器层、特征层和精度参数层的三层网络结构； 建立层内同时间依赖、层间同时间依赖、层内时间依赖和层间时间依赖四种依赖关系； 基于条件信息增益原理设计网络结构自适应调整算法； 基于自适应调整结果，构建自演化评估策略系统，通过历史性能数据不断改进评估策略。

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