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龙图腾网恭喜湖北省水利水电科学研究院申请的专利基于水库多源数据的数据融合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：CN119475254B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202510059272.7，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于水库多源数据的数据融合方法及系统是由周保康;熊骥;李超;童钟;王治国;刘思飔设计研发完成，并于2025-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于水库多源数据的数据融合方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及数据融合领域，尤其涉及基于水库多源数据的数据融合方法及系统。方法包括：对采集频率不同的传感器数据进行粗对齐得到粗对齐数据；根据粗对齐数据训练深度学习模型，得到预训练的细对齐时间模型；设置初始偏移量，将叠加初始偏移量的粗对齐数据输入到分支网络得到特征向量，堆叠特征向量得到二维矩阵；将二维矩阵输入到预训练的细对齐时间模型中，进行模型二次训练，取最后一次训练结果中的偏移量参数值作为最优偏移量；将最优偏移量叠加到粗对齐数据完成数据纠正，使传感器数据的时间戳对齐，将纠正后的数据通过卡尔曼滤波器进行数据融合得到融合后的多源数据。本申请具有提高融合数据精度的效果。

本发明授权基于水库多源数据的数据融合方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于水库多源数据的数据融合方法，其特征在于，包括步骤：对采集频率不同的传感器数据进行粗对齐得到粗对齐数据；将粗对齐数据输入到深度学习模型中，进行模型一次训练，损失函数为均方差损失函数，训练结束得到预训练的细对齐时间模型；设置初始偏移量，将叠加初始偏移量的粗对齐数据输入到分支网络得到特征向量，堆叠特征向量得到二维矩阵，二维矩阵中行的数量表示传感器的个数，列的数量表示每个传感器特征向量的长度；将二维矩阵输入到预训练的细对齐时间模型中，进行模型二次训练，训练结束后取最后一次训练结果中的偏移量参数值作为最优偏移量；其中，二次模型训练的损失函数为：，为损失函数，表示模型输出值，表示平均值函数，表示经过卡尔曼滤波器处理的实测数据序列，表示经过卡尔曼滤波器处理的预测数据序列，表示输出预测值；将最优偏移量叠加到粗对齐数据完成数据纠正，使传感器数据的时间戳对齐，将纠正后的数据通过卡尔曼滤波器进行数据融合得到融合后的多源数据。

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湖北省水利水电科学研究院，其通讯地址为：430070 湖北省武汉市珞狮路286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”。