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龙图腾网恭喜贵州大学申请的专利基于人工智能的重金属污染溯源方法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：CN119293407B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202411813071.3，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权基于人工智能的重金属污染溯源方法是由胡焱鑫;李平设计研发完成，并于2024-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的重金属污染溯源方法在说明书摘要公布了：本申请属于污染源溯源技术领域，更具体地说，涉及基于人工智能的重金属污染溯源方法，采用分层随机采样法在不同地貌类型区域内进行多层深度采集，对采集到的重金属浓度检测数据进行异常值处理和标准化、地形数据进行地形分割和特征提取、降雨量数据进行空间插值和时间配对；通过获取历史污染事件记录和风速风向数据，并构建降雨量与坡度的交互特征，进一步丰富了数据维度。然后，将处理后的多维特征矩阵输入训练好的预测模型，得到精确的重金属浓度和空间分布特征，最后，采用贝叶斯逆向建模法推断污染源的位置，从而实现了重金属污染源的精准溯源，提高了溯源结果的准确性和可靠性，有效解决了传统方法中溯源结果不够科学和系统的技术问题。

本发明授权基于人工智能的重金属污染溯源方法在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的重金属污染溯源方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：采集重金属浓度检测数据、地形数据以及降雨量数据，其中重金属浓度检测数据采用分层随机采样法，在研究区域内按不同地貌类型分区，每个区域中随机选择多个采集点，每个采集点进行多层深度的采集；步骤2：对重金属浓度检测数据进行异常值处理和数据标准化，对所述地形数据进行地形分割，并提取地形特征，对所述降雨量数据进行空间插值和时间配对；步骤3：获取历史污染事件记录和风速风向数据，并基于降雨量数据和地形数据构建降雨量与坡度的交互特征；步骤4：将步骤2和步骤3中所得到的特征组合成一个多维特征矩阵，将多维特征矩阵输入训练好的预测模型得到重金属浓度和空间分布特征；步骤5：基于重金属浓度和空间分布特征、地形数据以及降雨量数据，通过建立贝叶斯逆向模型以及相关似然函数，使用马尔科夫链蒙特卡洛方法进行初始估计，在初始估计的基础上，通过迭代优化，不断更新污染源位置的估计，直至收敛，最终确定污染源的位置。

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贵州大学，其通讯地址为：550000 贵州省贵阳市花溪区；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”。