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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利基于接受-拒绝采样的贝叶斯不确定度评定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：CN117114115B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202310973476.2，技术领域涉及：G06N7/01；该发明授权基于接受-拒绝采样的贝叶斯不确定度评定方法是由李红莉;陈志文;张祖杨;赵志浩;黄强先;程荣俊;张连生设计研发完成，并于2023-08-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于接受-拒绝采样的贝叶斯不确定度评定方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于接受‑拒绝采样的贝叶斯不确定度评定方法，包括以下步骤：步骤1、建立被测量、B类信息、测量数据的测量模型，并进行反函数转换；步骤2、确定被测量、B类信息的先验分布；步骤3、结合得到的先验分布和测量模型反函数转换模型，采用蒙特卡洛方法进行采样，得到采样点即为测量数据的先验分布信息；步骤4、根据测量数据求得测量模型反函数转换模型的边际似然函数；步骤5、采用接受‑拒绝采样算法确定保留的采样点；步骤6、以步骤5中保留的采样点所对应被测量先验信息的采样点作为被测量的后验样本，基于后验样本得到被测量的最佳估计值、不确定度及包含区间指标。本发明能够获得更加全面准确的测量不确定度。

本发明授权基于接受-拒绝采样的贝叶斯不确定度评定方法在权利要求书中公布了：1.基于接受-拒绝采样的贝叶斯不确定度评定方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、基于被测量、测量过程中输入的B类信息、测量过程中产生的测量数据，建立测量模型，其中： Y为被测量；X为测量过程中的直接测量量；B为多个B类信息的综合表示；f为根据被测量、B类参数和测量数据之间物理关系确定的数学函数； 将测量模型进行转换得到模型，其中g为f的反函数； 步骤2、确定被测量在无先验信息条件下的先验分布或在有历史信息条件下的先验分布、B类信息的综合先验分布； 步骤3、结合步骤2得到的先验分布的信息、先验分布的信息，对模型采用蒙特卡洛方法进行采样，得到采样点，其中n表示蒙特卡洛方法采样的次数，采样点即为测量数据X的先验分布信息，由此得到测量数据X的先验分布； 步骤4、根据测量数据X求得模型的边际似然函数，其中表示测量过程中多次独立测量产生的测量数据； 步骤5、采用接受-拒绝采样算法，得到任意一个采样点X i在均匀分布上对应的随机抽样值，其中i=1,2,……n；然后将采样点X i代入至步骤4得到的边际似然函数得到，再将与步骤5得到的随机抽样值进行比较，如果时接受并保留采样点，否则拒绝并放弃采样点； 步骤6、以步骤5中接受采样点并保留对应的作为被测量Y的后验样本，基于被测量Y的后验样本得到被测量Y的最佳估计值、不确定度及包含区间指标； 被测量为砝码的质量，b类信息包括砝码的折算质量、砝码的空气质量密度、砝码的质量密度、砝码的参考质量密度。

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