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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种基于数据驱动的微力智能标定与高精度解算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：CN121456408B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202610007147.6，技术领域涉及：G06F18/21；该发明授权一种基于数据驱动的微力智能标定与高精度解算方法及系统是由赵若瑜;董正高设计研发完成，并于2026-01-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据驱动的微力智能标定与高精度解算方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数据驱动的微力智能标定与高精度解算方法及系统，利用高精度标准力源，对一微力测量装置进行加载实验，构建标定数据集；以电容值变化量为输入特征，以标准力值为输出标签，利用训练集对GPR模型进行训练，基于验证集上的综合性能评价指标选择GPR模型为最终模型；基于全程隔离封存的测试集对最终模型进行性能评估，得到泛化性能的无偏估计；将最终模型部署于实际测量，对于待测微力，采集其引起的电容值变化量，输入模型，解算得到力值测量结果，同步输出测量结果的合成标准不确定度；实时监测自身输出性能，为预测性维护和模型更新提供决策依据。本发明能够对毫牛顿至微牛顿量级的微小力进行高精度、高可靠性测量。

本发明授权一种基于数据驱动的微力智能标定与高精度解算方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数据驱动的微力智能标定与高精度解算方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、利用高精度标准力源，对一微力测量装置进行加载实验，同步采集一系列标准 力值F与电容值变化量，构建标定数据集； 步骤2、将标定数据集划分为训练集、验证集和测试集，以电容值变化量为输入特征， 以标准力值F为输出标签，利用训练集对高斯过程回归GPR模型进行训练，基于验证集上的 综合性能评价指标选择GPR模型为最终模型； 步骤3、基于全程隔离封存的测试集对最终模型进行一次性性能评估，得到其泛化性能的无偏估计； 步骤4、将最终模型部署于实际测量，对于待测微力，采集其引起的电容值变化量，并输入最终模型，解算得到力值测量结果，并同步输出测量结果的合成标准不确定度U，最终力值F最终=[测量值]±U； 步骤5、实时监测自身输出性能，通过跟踪合成标准不确定度U的变化趋势或定期使用标准样本进行校验并计算相对误差，当监测到性能指标持续偏离并超过预设阈值时，自动向用户发出维护提示信号，从而为预测性维护和模型更新提供决策依据。

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东南大学，其通讯地址为：211189 江苏省南京市江宁区东南大学路2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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