四川省核地质调查研究所赵利获国家专利权
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龙图腾网获悉四川省核地质调查研究所申请的专利基于人工智能的矿山生态风险预测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:CN120278532B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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:202510758026.0,技术领域涉及:G06Q10/0635;该发明授权基于人工智能的矿山生态风险预测方法及系统是由赵利;黄爱民;王丽坤;刘士莉;费勇强;余洪慧;徐争强;毛双喜;李杨;胡祎设计研发完成,并于2025-06-09向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于人工智能的矿山生态风险预测方法及系统在说明书摘要公布了:本发明提供一种基于人工智能的矿山生态风险预测方法及系统,通过部署在矿山区域的分布式传感器网络采集多源生态监测数据,并进行时空对齐处理生成时空关联特征集合,调用预训练的生态风险预测模型对特征进行预测,生成包含风险传播路径、起始节点、传播方向及强度的风险传导模式集合,基于该风险传导模式集合构建生态风险演化网络,展示风险节点的拓扑结构和时序依赖关系,根据生态风险演化网络生成包含风险等级划分结果及生态修复策略的风险预警指令集,并发送至生态管理平台,从而能够全面、准确预测矿山生态风险,提供有效风险预警和生态修复策略,保障矿山生态安全。
本发明授权基于人工智能的矿山生态风险预测方法及系统在权利要求书中公布了:1.一种基于人工智能的矿山生态风险预测方法,其特征在于,所述方法包括: 通过部署在矿山区域的分布式传感器网络采集多源生态监测数据,所述多源生态监测数据包含时间连续的环境指标序列及空间关联的地理坐标信息; 对所述多源生态监测数据进行时空对齐处理,生成时空关联特征集合,所述时空关联特征集合包含时间维度上的趋势变化特征及空间维度上的区域关联特征; 调用预训练的生态风险预测模型对所述时空关联特征集合进行生态风险预测,生成风险传导模式集合,所述风险传导模式集合包含风险传播路径的起始节点、传播方向及传播强度; 基于所述风险传导模式集合构建矿山区域的生态风险演化网络,所述生态风险演化网络包含风险节点的拓扑结构及风险扩散的时序依赖关系; 根据所述生态风险演化网络生成风险预警指令集,所述风险预警指令集包含风险等级划分结果及对应的生态修复策略,并将所述风险预警指令集发送至生态管理平台; 所述基于所述风险传导模式集合构建矿山区域的生态风险演化网络,包括: 从所述风险传导模式集合中提取风险传播路径的起始节点及传播方向,构建风险节点的初始拓扑结构; 根据所述风险传导模式集合中的传播强度计算风险节点之间的连接权重,生成加权风险传播边集合; 基于所述加权风险传播边集合对所述初始拓扑结构进行迭代优化处理,生成包含多层次风险扩散路径的生态风险演化网络; 对所述生态风险演化网络中的时序依赖关系进行建模,生成风险扩散的时间序列预测结果; 所述基于所述加权风险传播边集合对所述初始拓扑结构进行迭代优化处理,生成包含多层次风险扩散路径的生态风险演化网络,包括: 对所述初始拓扑结构中的风险节点进行聚类分析处理,生成风险节点群落集合,每个风险节点群落包含空间相邻且风险传播强度相似的风险节点; 根据所述加权风险传播边集合计算不同风险节点群落之间的跨群落传播概率,生成群落间传播路径; 在所述初始拓扑结构中添加所述群落间传播路径,生成扩展后的风险拓扑结构; 对所述扩展后的风险拓扑结构进行路径冗余消除处理,生成优化后的生态风险演化网络; 所述对所述生态风险演化网络中的时序依赖关系进行建模,生成风险扩散的时间序列预测结果,包括: 从所述生态风险演化网络中提取各风险节点的历史风险强度序列,生成风险节点时序特征集合,所述历史风险强度序列包含按预设时间间隔记录的风险传播强度数值; 基于所述风险节点的拓扑结构及所述历史风险强度序列构建时序图网络,所述时序图网络中的节点属性包含对应风险节点的时序风险强度特征,边权重由所述加权风险传播边集合中的连接权重确定; 将所述时序图网络输入至预训练的时序图神经网络模型,通过时空卷积层对节点属性进行时间维度上的因果卷积处理,提取相邻时间步间的风险强度变化模式; 通过所述时序图神经网络模型的时空注意力层计算不同时间步下风险节点间的动态关联权重,生成时空注意力权重矩阵; 根据所述时空注意力权重矩阵对所述时序图网络中的节点属性进行跨时间步特征聚合,生成各风险节点的时序隐藏状态集合; 将所述时序隐藏状态集合输入至所述时序图神经网络模型的多步预测层,逐时间步解码生成未来预设时间段内各风险节点的风险强度预测值; 根据所述风险强度预测值及所述拓扑结构中风险节点的空间位置,生成所述生态风险演化网络的风险扩散时间序列预测结果。
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