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龙图腾网获悉军事科学院系统工程研究院系统总体研究所申请的专利一种多模态试验数据的智能评估方法和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：CN120470522B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202510524916.5，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种多模态试验数据的智能评估方法和装置是由巩向武;李泽民;于芹章;邵婷娜;程磊设计研发完成，并于2025-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多模态试验数据的智能评估方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多模态试验数据的智能评估方法和装置，所述方法包括：采集得到装备性能试验过程中的多模态试验数据集；所述多模态试验数据集，包括在装备性能试验过程中测量得到的每个技术指标的多源数据子集；对所述多模态试验数据集进行预处理，得到预处理数据集；对所述预处理数据集中的每个技术指标的多源数据子集分别进行融合评估，得到每个技术指标的评估值；对所有技术指标的评估值进行性能综合评估处理，得到装备性能的试验评估值。本智能评估方法能够根据不同技术指标的特点灵活调整权重分配，从而显著提高了评估结果的准确性和可靠性，为装备性能的全面评估提供了有力支持。

本发明授权一种多模态试验数据的智能评估方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种多模态试验数据的智能评估方法，其特征在于，包括： S1，采集得到装备性能试验过程中的多模态试验数据集；所述多模态试验数据集，包括在装备性能试验过程中测量得到的每个技术指标的多源数据子集；所述多源数据子集，包括图片数据序列、文本数据序列、测试数据序列； S2，对所述多模态试验数据集进行预处理，得到预处理数据集，包括： S21，对所述多源异构数据集合进行数据清理处理，得到第一数据集合； S22，对所述第一数据集合进行格式检测处理，得到第二数据集合； S23，对所述第二数据集合进行数据模式匹配检测处理，得到预处理数据集，包括： S231，对第二数据集合的每一类数据属性的数据，以所述数据的数据采集信息为自变量，以所述数据的数据取值为因变量，进行自回归-滑动平均建模，分别得到所述类数据属性的回归模型； S232，利用所述回归模型，对所述自变量进行计算处理，得到回归数据取值；判别所述回归数据取值与对应的因变量值之差的绝对值，是否大于设定的第一回归判别阈值；若大于所述第一回归判别阈值，将所述数据从所述第二数据集合中删除，若小于等于所述第一回归判别阈值，不对所述数据进行处理； S233，对所述第二数据集合的所有执行数据模式匹配检测处理后的数据进行融合处理，得到预处理数据集； S3，对所述预处理数据集中的每个技术指标的多源数据子集分别进行融合评估，得到每个技术指标的评估值，包括： S31，利用每个技术指标对应的训练数据集，对预设的评估网络进行训练处理，得到每个技术指标对应的评估网络； S32，将所述预处理数据集中的每个技术指标的多源数据子集中的图片数据序列，输入所述技术指标对应的评估网络，得到对应的图片评估值； S33，对所述预处理数据集中的每个技术指标的多源数据子集中的文本数据序列，进行文本评估处理，得到对应的文本评估值； S34，对所述预处理数据集中的每个技术指标的多源数据子集中的测试数据序列，进行数值评估处理，得到对应的数值评估值； S35，对每个技术指标对应的图片评估值、文本评估值和数值评估值进行加权求和处理，得到每个技术指标的评估值； S4，对所有技术指标的评估值进行性能综合评估处理，得到装备性能的试验评估值，包括： S41，获取每个技术指标的标准评估值； S42，对所有技术指标的评估值与对应的标准评估值进行差异融合计算处理，得到装备性能的试验评估值； 所述差异融合计算处理的表达式为： 其中，qe为装备性能的试验评估值，qi为第i个技术指标的评估值，ei为第i个技术指标对应的标准评估值，N为技术指标的数目。

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军事科学院系统工程研究院系统总体研究所，其通讯地址为：100101 北京市朝阳区安翔北里十号院；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”。

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