[发明专利]一种基于机器学习提高测量设备校准精度的方法及装置

权利要求书

1.一种基于机器学习提高测量设备校准精度的方法，其特征在于，包括：

步骤a：根据测量设备所使用模拟器件的技术规格估计采样读数的均值a_j和方差v_j，并将标准源输出的特定电压U_j作为校准电压；

步骤b：待校准设备以一定的时间间隔对标准源输入的电压进行多次采样，并记录所有输入电压采样的读数X_j,i；

步骤c：利用最大似然函数和贝叶斯学习算法计算并更新采样读数的均值a_j、测量设备采样读数方差v_j的估值；

步骤d：更新校准电压U_j，重复步骤b和步骤c，针对每个校准电压U_j，获得相对应的测量设备采样读数的均值a_j，利用获得的测量设备采样读数的均值a_j做数据拟合，将拟合结果记录为校准结果；

在所述步骤b中，待校准设备对标准源输入的电压进行采样的次数为N，记录所有输入电压采样的读数X_j,i(i＝1,...,N)，

在所述步骤c中，所述最大似然函数计算公式为：其中，a_j为测量设备采样读数的均值，v_j为测量设备采样读数方差，X_j,i为输入电压采样的读数。

2.根据权利要求1所述的基于机器学习提高测量设备校准精度的方法，其特征在于，在所述步骤a中，利用测量设备所使用的模拟器件的出厂技术规格作为先验概率。

3.根据权利要求1所述的基于机器学习提高测量设备校准精度的方法，其特征在于，在所述步骤d中，所述获得的测量设备采样读数的均值a_j为多个。

4.一种基于机器学习提高测量设备校准精度的装置，其特征在于，包括：采样读数估计模块、特定电压输出模块、电压采样记录模块、计算模块、重复模块和数据拟合模块，所述采样读数估计模块用于根据测量设备所使用模拟器件的技术规格估计采样读数的均值a_j和方差v_j；所述特定电压输出模块用于使标准源输出的特定电压U_j作为校准电压；所述电压采样记录模块用于使待校准设备以一定的时间间隔对标准源输入的电压进行多次采样，并记录所有输入电压采样的读数X_j,i；所述计算模块用于利用最大似然函数和贝叶斯学习算法计算并更新采样读数的均值a_j、测量设备采样读数方差v_j的估值；所述重复模块用于更新校准电压U_j，针对每个校准电压U_j，获得相对应的测量设备采样读数的均值a_j；所述数据拟合模块用于利用获得的测量设备采样读数的均值a_j做数据拟合，将拟合结果记录为校准结果；

所述电压采样记录模块对待校准设备对标准源输入的电压进行采样的次数为N，记录所有输入电压采样的读数X_j,i(i＝1,...,N)，

所述最大似然函数计算公式为：其中，a_j为测量设备采样读数的均值，v_j为测量设备采样读数方差，X_j,i为输入电压采样的读数。

5.根据权利要求4所述的基于机器学习提高测量设备校准精度的装置，其特征在于，所述采样读数估计模块利用测量设备所使用的模拟器件的出厂技术规格作为先验概率。

6.根据权利要求4所述的基于机器学习提高测量设备校准精度的装置，其特征在于，所述重复模块针对每个校准电压U_j获得的测量设备采样读数的均值a_j为多个。