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龙图腾网获悉治略资讯整合股份有限公司申请的专利感测数据智能检测方法与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：CN113688853B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202010426051.6，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权感测数据智能检测方法与系统是由李荣生;高于胜;简嘉宏;王薇婷设计研发完成，并于2020-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本感测数据智能检测方法与系统在说明书摘要公布了：一种感测数据智能检测方法与系统，系统包括一计算机系统，设有内存，用以储存执行所述方法的程序集以及算法程序，以及用以储存自待检测对象所取得的感测数据的数据库，在感测数据智能检测方法中，当系统取得感测数据，将感测数据区分为训练数据与测试数据，对训练数据执行一深度学习算法，取得关于待检测对象的特征，以建立基于深度学习的检测模型，再以测试数据测试此检测模型，之后针对不通过的测试数据执行机器学习算法，以历史参数数据训练此检测模型，以一模型优化算法优化检测模型，以得出经优化的待检测对象的控制参数。

本发明授权感测数据智能检测方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种感测数据智能检测方法，其特征在于，所述方法包括： 取得一待检测对象的感测数据，并将该感测数据区分为训练数据与测试数据，该感测数据是通过一或多个传感器感测该待检测对象得出的，该一或多个传感器传感该待检测对象取得的感测数据至少包括影像数据、声音数据或是震动数据，该待检测对象至少包括一个产品、一个系统或一个场域； 对该训练数据执行多个深度学习算法，从该训练数据中取得关于该待检测对象的特征，从该训练数据得出验证数据，以一K折交叉验证法利用该验证数据评估从该多个深度学习算法产生的多个模型，再从中选出用以检测该待检测对象的一检测模型； 以该测试数据测试该检测模型；以及 针对测试结果为不通过的测试数据，汇入历史参数数据，执行一机器学习算法，以该机器学习算法训练该历史参数数据以及汇入该历史参数数据中的测试结果为不通过的测试数据，以建立一参数模型，再以该参数模型得出控制参数，并以历史参数数据训练该检测模型，以一模型优化算法优化该检测模型，以得出经优化该待检测对象的控制参数； 其中该待检测对象以该控制参数驱动而运作，并能够通过学习该待检测对象的感测数据以优化该待检测对象的该控制参数，该控制参数为驱动该待检测对象运作的参数或是产生该待检测对象的系统的运作参数，其中，根据该检测模型所预测的结果以及实际量测该待检测对象所得到的实际检测结果之间的关联性至少能够得到一准确度、一精确度或是一召回率，以评估该检测模型。

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