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龙图腾网获悉中南大学申请的专利基于多智能体机器学习的城市新污染物源解析方法及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：CN121278555B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202511849146.8，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权基于多智能体机器学习的城市新污染物源解析方法及装置是由陈晓红;李威;胡东滨;蔡诚成;刘晓亮设计研发完成，并于2025-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多智能体机器学习的城市新污染物源解析方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多智能体机器学习的城市新污染物源解析方法及装置，该方法包括：对多智能体采集的原始多介质数据进行特征提取，获得融合特征矩阵，将融合特征矩阵发送至多智能体，以使多智能体输出源解析结果，基于源解析结果对多智能体的监测策略进行调整，并进行策略配置，通过策略配置后的多智能体对污染源区域进行动态追踪监测，基于动态追踪监测结果对多智能体进行迭代优化，通过迭代优化完成后的多智能体进行城市新污染物源解析，通过多智能体进行数据监测和污染解析，并动态优化监测策略和解析模型，大幅提升了监测数据覆盖范围和跨区域解析精度，有效提升对城市新污染物的识别精度和识别效率。

本发明授权基于多智能体机器学习的城市新污染物源解析方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多智能体机器学习的城市新污染物源解析方法，其特征在于，所述基于多智能体机器学习的城市新污染物源解析方法包括： 基于城市新污染物的多介质赋存特征配置多智能体的监测策略，并通过策略配置后的多智能体进行数据采集，获得原始多介质数据，所述多介质赋存特征为城市新污染物在空气、水体、土壤、沉积物不同介质载体中呈现的分布状态、浓度水平、迁移转化规律，所述监测策略包括智能体载体的监测范围、监测追踪路径、监测频率和监测指标，所述原始多介质数据为多智能体通过搭载的传感器直接采集到的各介质中与新污染物相关的原始监测数据； 对所述原始多介质数据进行特征提取，获得融合特征矩阵； 将所述融合特征矩阵发送至多智能体，所述多智能体配置为基于所述融合特征矩阵构建源解析模型，并通过所述源解析模型输出源解析结果，所述源解析结果包括污染源区域以及各污染源区域的污染贡献度； 基于所述多智能体输出的源解析结果对所述监测策略进行调整，基于调整后的监测策略对所述多智能体进行策略配置，并通过策略配置后的多智能体对污染源区域进行动态追踪监测； 基于动态追踪监测结果对所述多智能体进行迭代优化，所述迭代优化包括对所述源解析模型的模型参数优化以及对监测策略进行迭代优化； 通过迭代优化完成后的多智能体进行城市新污染物源解析； 所述多智能体基于所述融合特征矩阵构建源解析模型，并通过所述源解析模型输出源解析结果的过程，包括： 对接收到的融合特征矩阵进行数据降维以及数据划分，获得模型输入数据； 构建原始机器学习模型，所述原始机器学习模型包括CNN空间特征提取模块、RNN时间特征提取模块、随机森林污染源分类模块和贡献量化模块，所述CNN空间特征提取模块配置为采用多层卷积核捕捉数据中的空间关联特征，所述RNN时间特征提取模块配置为采用LSTM单元捕捉污染浓度的时间波动，所述随机森林污染源分类模块配置为通过多棵决策树投票实现污染源类型分类，所述贡献量化模块配置为量化污染源贡献度； 构建联合损失函数，所述联合损失函数的数学表达式为： 其中，表示联合损失函数，表示分类损失权重，表示回归损失权重，表示分类损失项，表示污染源类型的真实标签，表示污染源类型的预测标签，表示回归损失项，表示污染源贡献度的真实值，表示污染源贡献度的预测值； 基于所述模型输入数据和所述联合损失函数对所述原始机器学习模型进行训练，并通过Adam优化器对所述原始机器学习模型进行参数优化，获得源解析模型； 通过所述源解析模型输出源解析结果； 所述基于所述多智能体输出的源解析结果对所述监测策略进行调整，包括： 基于气象数据和所述源解析结果预测污染扩散路径，获得污染扩散路径预测结果，所述污染扩散路径的预测公式为： 其中，表示在空间坐标为、时间为时的预测污染浓度，表示源强，所述源强基于源解析结果中的各污染源区域的污染贡献度计算，表示平均风速，表示有效源高，所述有效源高为污染源的有效排放高度，表示水平扩散参数，表示垂直扩散参数，表示垂直于下风向的水平坐标，表示垂直坐标，表示下风向距离； 基于所述污染扩散路径预测结果对所述监测策略进行调整。

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