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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种多指标融合的智能座椅测量评价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：CN117195098B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202311071911.9，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种多指标融合的智能座椅测量评价方法是由廖纹熠;陈登凯;张锴玥;王晗宇;苟志明;靳雨欣设计研发完成，并于2023-08-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多指标融合的智能座椅测量评价方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多指标融合的智能座椅测量评价方法，涉及智能座椅测量评价技术领域，具体在于解决背景技术中存在的针对智能座椅测量评价的多指标融合问题的解决方案较少，且智能座椅测量评价的多指标融合问题需要解决评价的实时性以及评分的合理性问题，本发明采用智能座椅无感测量的心率、呼吸、坐姿、情绪效价作为评价指标，借鉴可拓物元法框架，构造智能座椅测量的用户状态待评物元矩阵，计算其关联系数，结合各指标权重，得到综合关联度，最大综合关联度对应的评价等级即为用户状态的评价得分；解决现有智能座椅测量评价在多指标融合过程中无法确定合理有效的评价框架以及指标权重，从而造成综合打分偏离用户真实状态的问题。

本发明授权一种多指标融合的智能座椅测量评价方法在权利要求书中公布了：1.一种多指标融合的智能座椅测量评价方法，其特征在于：包括： 步骤1.获取评价指标，并构建各评价指标的经典域及节域矩阵； 步骤2.利用经典域矩阵与节域矩阵，计算智能座椅测量的用户状态与评价指标的各等级的关联程度； 步骤3.生成贝叶斯网络训练集，使用贝叶斯网络训练集对贝叶斯网络进行训练，并以训练后的贝叶斯网络为基础得到最终评价指标权重； 步骤4.将步骤2、步骤3的结果代入可拓物元法的综合关联度公式中，得到待评价智能座椅测量的用户状态与各评价等级的综合关联度，并确定最大的综合关联度； 步骤3中生成贝叶斯网络训练集的过程包括： 专家将评价指标两两组合并进行对比后，再结合模糊标度得出多个模糊判断数，以各模糊判断数的上下界为拉丁超立方抽样的边界进行抽样，从而形成多个模糊判断数的子样本集，再采用层次分析法对子样本集进行计算得到多个初步评价指标权重；子样本集与多个初步评价指标权重生成贝叶斯网络训练集； 模糊判断矩阵为矩阵A，矩阵A的公式为： 式中，n表示指标的个数；表示三角模糊数，l表示三角模糊数的上界，m表示三角模糊数的中值，n表示三角模糊数的下界，l和n表示两个指标相对重要程度关系范围，m表示两个指标相比较的重要程度关系； 步骤3中贝叶斯网络学习包括结构学习和参数学习； 结构学习具体为：以模糊判断数为因，指标权重为果，设置K2学习算法的节点顺序为1～10，其中1～6节点为专家意见节点，7～10节点为指标权重节点； 参数学习具体为：在已获知贝叶斯网络结构的情况下，先选择等宽法对节点进行区间划分处理，之后选择最大似然估计法进行参数学习，贝叶斯网络训练集中的某一节点的学习样本集X＝{x1，x2，…，xn}的概率分布为pxi；θ，其中θ表示待估参数，寻找使似然函数公式取得最大时的参数θ，其中i＝1，2，…，n，n为贝叶斯网络训练集中的某一节点的学习样本数； 以训练后的贝叶斯网络为基础得到最终评价指标权重的过程为： 以训练后的贝叶斯网络为基础得出每个指标权重的最大概率分布区间，再结合初步评价指标权重得到最终评价指标权重。

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