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龙图腾网获悉深圳市瑞比德传感技术有限公司申请的专利一种基于大数据的传感器数据误差修正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：CN119576909B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202411103919.3，技术领域涉及：G06F16/215；该发明授权一种基于大数据的传感器数据误差修正方法及系统是由赵晓辉;周江华设计研发完成，并于2024-08-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据的传感器数据误差修正方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于大数据的传感器数据处理方法及系统，属于数据处理技术领域，在该方法中，能够在确定所述目标传感器集群满足所述安全条件的情况下，对目标传感器集群上传的原始数据集中的异常数据进行自动识别和修复，得到经过数据修复的目标数据集，进而确保数据的完整性和准确性，同时，还能根据每个目标数据集中的传感器数据的更新时刻，将每个目标数据集中的新增传感器数据存储至梅克尔树中合适的目标叶节点，在实现对新增传感器数据的有序存储的同时有效减少存储开销，并通过在区块链中对新增传感器数据进行共识，能够有效避免传感器被非法控制以及被非法篡改数据，进而保证数据存储的安全性。

本发明授权一种基于大数据的传感器数据误差修正方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据的传感器数据误差修正方法，其特征在于，包括： 获取待修正传感器数据、所述待修正传感器数据对应的温度传感器信息和所述待修正传感器数据对应的测量对象信息； 根据所述温度传感器信息和所述测量对象信息，确定误差类型，所述误差类型用于表征所述温度传感器信息的误差影响权重与所述测量对象信息的误差影响权重之间的关系； 根据所述误差类型、所述待修正传感器数据和预训练的第一预测模型，确定误差修正参数； 根据所述误差修正参数对所述待修正传感器数据进行修正，得到修正后的传感器数据； 所述温度传感器信息包括：保护管信息、感温元件信息和测量信息，所述测量信息用于表征温度传感器的测量方式；所述测量对象信息包括：测量对象形态、测量对象状态和测量对象尺寸；所述根据所述温度传感器信息和所述测量对象信息，确定误差类型，包括：若所述测量信息表征所述温度传感器的测量方式为插入式测量，根据所述测量信息中的插入深度和所述保护管信息确定所述温度传感器信息的误差影响权重，以及根据所述测量对象形态和所述测量对象状态，确定所述测量对象信息的误差影响权重；若所述测量信息表征所述温度传感器的测量方式为接触式测量，根据所述保护管信息和所述感温元件信息，确定所述温度传感器信息的误差影响权重，以及根据所述测量对象形态和所述测量对象尺寸，确定所述测量对象信息的误差影响权重；根据所述温度传感器信息的误差影响权重和所述测量对象信息的误差影响权重，确定所述误差类型； 所述误差类型包括第一误差类型、第二误差类型和第三误差类型，所述第一误差类型表征所述温度传感器信息的误差影响权重与所述测量对象信息的误差影响权重相等，所述第二误差类型表征所述温度传感器信息的误差影响权重大于所述测量对象信息的误差影响权重，所述第三误差类型表征所述温度传感器信息的误差影响权重小于所述测量对象信息的误差影响权重，所述根据所述误差类型、所述待修正传感器数据和预训练的第一预测模型，确定误差修正参数，包括：若所述误差类型为所述第一误差类型，将所述待修正传感器数据和所述误差类型输入所述预训练的第一预测模型，得到所述预训练的第一预测模型输出的误差修正参数；若所述误差类型为所述第二误差类型，从所述待修正传感器数据中确定出第一待修正传感器数据，将所述第一待修正传感器数据和所述误差类型输入所述预训练的第一预测模型，得到所述预训练的第一预测模型输出的误差修正参数，其中，所述第一待修正传感器数据的采集时间覆盖多个采集周期中的目标采集周期；若所述误差类型为所述第三误差类型，从所述待修正传感器数据中确定出第二待修正传感器数据，将所述第二待修正传感器数据和所述误差类型输入所述预训练的第一预测模型，得到所述预训练的第一预测模型输出的误差修正参数，其中，所述第二待修正传感器数据的采集时间覆盖所述多个采集周期。

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