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龙图腾网获悉中国科学院长春光学精密机械与物理研究所申请的专利一种装置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：CN118313420B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202310477062.0，技术领域涉及：G06N3/047；该发明授权一种装置评价方法是由宋元章;韩冰;许洪刚设计研发完成，并于2023-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种装置评价方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种装置评价方法，主要包括概率神经网络的训练和测试以及具体评价过程，依据装备的指标数据对多个不同的概率神经网络进行训练和测试，选取数据中的85％作为训练样本集、15％作为测试样本集，通过改进证据理论将概率神经网络的输出转化生成证据，并设计可靠性因子对各个概率神经网络进行修正，利用基本概率赋值决策法确定被评价装备的最终评价结果。本发明利用概率神经网络解决评价结果避免了主观因素的影响，与其他类型神经网络相比，概率神经网络的学习过程简单、收敛速度快，且将其中的输出层替换为softmax层，以概率的形式进行分类输出，保证了输出结果的直观性，各网络经过证据可靠性因子的修正，极大提升了评价结果的可靠性。

本发明授权一种装置评价方法在权利要求书中公布了：1.一种装备评价方法，其特征在于，具体应用于激光器的性能评价，包括： 进行概率神经网络的训练、测试与修正，包括以下步骤： 建立装备评价的指标体系和等级体系，所述指标体系和所述等级体系的建立过程如下： 设定所述指标体系为，其中表示所述指标体系中的第个指标，M表示指标总数，指标包括：激光器能耗、激光器寿命、光束质量、实际功率与理论功率的差值； 装备的评价结果识别框架为，其中，装备的评价结果为个等级，即、、…、，命题表示当前待评价装备的等级为； 依据所述指标体系采集样本数据，并随机选取所述样本数据中的85%作为训练样本集、15%作为测试样本集； 选定不少于3个概率神经网络，每个所述概率神经网络的激活函数、扩展速度和学习算法均不相同，并均将所述概率神经网络的输出层替换为softmax层，softmax层的节点数与所述等级体系中的等级数相同； 利用训练样本集完成所述概率神经网络的训练； 利用测试样本集完成所述概率神经网络的测试，通过改进证据理论将所述概率神经网络的输出转化生成证据，将证据的基本概率赋值转换到每个单元素的Pignistic概率，选择值最大的一个元素作为评价结果，所述概率神经网络的输出层替换为softmax层后，输出结果的计算公式如下： ； 其中，所述概率神经网络的个数为L，，的求和层的输出结果为，为求和层的第个节点的输出结果，，softmax层的输出结果为，为softmax层的第个节点的输出结果； 建立指示函数判断评价结果是否符合真实结果，依据指示函数计算每个所述概率神经网络输出的证据的可靠性因子形成修正集； 对装备进行评价，包括以下步骤： 将装备数据依照指标体系进行划分获得装备指标数据，将装备指标数据分别输入所述概率神经网络，依据修正集对不同所述概率神经网络输出的证据进行修正； 利用Dempster组合规则对修正后的证据进行两两组合，获得组合结果； 基于组合结果，利用基本概率赋值决策法确定被评价装备的最终评价结果。

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