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龙图腾网获悉中国科学院水生生物研究所申请的专利基于网络模型的智能化鱼类群落稳定性评价方法及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：CN119378167B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202411378142.1，技术领域涉及：G06F30/18；该发明授权基于网络模型的智能化鱼类群落稳定性评价方法及系统是由郭传波;王杨;王森洋;涂嘉明;杨钰;苑晶;廖传松;刘家寿设计研发完成，并于2024-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于网络模型的智能化鱼类群落稳定性评价方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及基于网络模型的智能化鱼类群落稳定性评价方法及系统，其方法包括基于单物种对群落生物多样性的影响及种间相互作用对群落结构的影响优化物种分布数据，得到物种分布优化数据并构建群落关联网络模型；采用PCoA方法量化物种的功能多样性重叠度并构建功能生态位网络模型；根据群落关联网络模型和功能生态位网络模型构建综合网络模型；根据群落关联网络模型、功能生态位网络模型和综合网络模型构建雷达图，基于雷达图面积法评价网络稳定性。本发明能够更好的体现由于采样不完整引起的物种间相互作用关系的缺失，使网络结构更复杂且更贴近真实情况，能够深入挖掘物种间的相互作用关系，提升评价结果准确性和不同生物群落网络之间可比性。

本发明授权基于网络模型的智能化鱼类群落稳定性评价方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于网络模型的智能化鱼类群落稳定性评价方法，其特征在于，包括：S1，基于单物种对群落生物多样性的影响以及种间相互作用对群落结构的影响，对鱼类群落的物种分布数据进行优化，得到物种分布优化数据，并根据所述物种分布优化数据构建群落关联网络模型；S2，采用PCoA方法量化鱼类群落中物种的功能多样性重叠度，并根据所述功能多样性重叠度构建功能生态位网络模型；S3，根据所述群落关联网络模型和所述功能生态位网络模型构建群落分布综合网络模型；S4，根据所述群落关联网络模型、所述能生态位网络模型和所述群落分布综合网络模型构建雷达图，并基于雷达图面积法对网络稳定性进行评价；所述S1具体为：S11，基于单物种对群落生物多样性的影响，计算出鱼类群落中各单物种的生物多样性影响力指数；S12，基于种间相互作用对群落结构的影响，采用Apriori关联规则挖掘鱼类群落中种间相互关联关系，得到鱼类群落中整个物种分布的重要性矩阵；S13，获取鱼类群落的物种分布数据，利用所述生物多样性影响力指数和所述重要性矩阵对所述物种分布数据进行优化，得到物种分布优化数据；S14，根据所述物种分布优化数据计算出鱼类群落中每两类物种的相关系数，得到相关系数矩阵；S15，在所述相关系数矩阵中，将相关系数的显著性大于预设显著性阈值的相关系数或相关系数小于预设相关系数阈值的相关系数设置为0，得到显著密切相关系数矩阵；S16，利用R语言igraph包对所述显著密切相关系数矩阵进行有权重有向图的绘制，得到群落关联网络模型；所述S2具体为：S21，采用PCoA方法降低鱼类群落中各物种的多个样本的功能特性数据的维度，得到鱼类群落中各物种的多个样本数据；S22，从鱼类群落中各物种的各个样本数据中提取出前两轴的主成分数据，对应作为各样本数据在二维平面坐标系中的坐标值；S23，将鱼类群落中同物种的所有样本数据在二维平面坐标系中的坐标值对应看作该物种的样本点集合，绘制样本点集合的多边形凸包，并计算出多边形凸包面积；S24，计算鱼类群落中每两类物种的多边形凸包的重叠面积，并通过计算鱼类群落中每两类物种的多边形凸包的重叠面积分别占相应两类物种的多边形凸包面积的比例，得到鱼类群落中每两类物种的功能多样性重叠度；S25，利用R语言igraph包对鱼类群落中每两类物种的功能多样性重叠度进行有权有向图的绘制，得到功能生态位网络模型。

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