恭喜北京工业大学陈苏获国家专利权
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龙图腾网恭喜北京工业大学申请的专利基于贝叶斯推理的加速度-位移关系识别方法及装置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：CN115099121B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202210466247.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于贝叶斯推理的加速度-位移关系识别方法及装置是由陈苏;李小军;孙浩;戴志军;傅磊;王子彦设计研发完成，并于2022-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于贝叶斯推理的加速度-位移关系识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及基于贝叶斯推理的加速度‑位移关系识别方法，采用贝叶斯推理基本理论框架，针对加速度与位移的基本函数关系，从位移信号入手，提出了一种可多次迭代实现位移最优化的方法。采用单自由度体系获取的加速度‑位移解析关系，通过提出的基于贝叶斯推理得到的位移时程在不同噪声、人工基线等工况下进行了对比分析，证明该方法的适用性及可行性。最后，选取大型振动台模型试验数据，通过对比优质及不良的加速度传感信号，分别反演给出位移数据及其不确定性，结果表明该方法在加速度‑位移关系表征方面具备一定的优势，并可不依赖对加速度信号的处理实现位移求解。
本发明授权基于贝叶斯推理的加速度-位移关系识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于贝叶斯推理的加速度-位移关系识别方法，其特征在于：包括按照公式3目标求解位移d的后验分布步骤： 其中，Jd表示位移d的后验分布；A为矩阵，d为位移向量，a为加速度向量，Δt为加速度采样时间间隔，λ为惩罚参数； 所述矩阵A为中心差分矩阵，所述中心差分矩阵如公式2所示： 其中，所示维度为N×N+2的实矩阵；N表示数据长度； 采用公式4和公式5表示的最大后验概率估算所述位移d的后验分布： 其中：表示位移d的更新后验概率密度函数，d为位移向量，σ2及τ2表示超参数，表示为aΔt2，为似然函数，pd|τ2为位移向量d的先验概率密度函数，pσ2与pτ2为超参数σ2及τ2的共轭先验概率密度函数。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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