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龙图腾网恭喜三峡大学申请的专利一种基于线性判别分析的土壤重金属来源解析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：CN115329272B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202210906863.X，技术领域涉及：G06F17/18；该发明授权一种基于线性判别分析的土壤重金属来源解析方法是由王安慧;冯梓义;任东;任顺;肖敏;肖配;刘金格设计研发完成，并于2022-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于线性判别分析的土壤重金属来源解析方法在说明书摘要公布了：一种基于线性判别分析的土壤重金属来源解析方法，包括以下步骤：步骤1：对研究区进行监测布点，土壤样本采集以及土壤样品处理，测量土壤样本中重金属的含量；步骤2：进行描述性统计分析；步骤3：利用地统计学方法分析研究区域土壤重金属空间分布特征，识别污染源；步骤4：采用ALDS‑MLR受体模型解析土壤重金属污染源及其贡献率；步骤5：根据地统计分析的重金属空间分布特征识别的污染源及ALDS‑MLR受体模型解析的污染源及其贡献率，得到明确的污染源及贡献率；最终实现对研究区的土壤重金属来源解析。该方法结合地统计学方法探析了土壤中重金属的来源及其贡献率，以期为当地土壤重金属污染科学防控和修复治理提供理论依据。

本发明授权一种基于线性判别分析的土壤重金属来源解析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于线性判别分析的土壤重金属来源解析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：对研究区进行监测布点，并进行土壤样本采集以及土壤样品处理，测量土壤样本中重金属的含量；步骤2：对所测研究区域的土壤重金属进行描述性统计分析；步骤3：利用地统计学方法分析研究区域土壤重金属空间分布特征，识别出土壤污染源；步骤4：建立土壤重金属污染源解析ALDS-MLR受体模型，并采用土壤重金属污染源解析ALDS-MLR受体模型解析土壤重金属污染源及其贡献率；步骤5：根据地统计分析的重金属空间分布特征识别的污染源及ALDS-MLR受体模型解析的污染源及其贡献率，得到明确的污染源及贡献率；在步骤4中，在建立土壤重金属污染源解析ALDS-MLR受体模型时，采用以下子步骤：步骤4-1：对所采集的各重金属浓度数据进行相关性分析得到各个重金属之间的相关性系数；步骤4-2：采用线性判别分析LDA降维，最大化类间距离，最小化类内距离，优化目标函数，得到最佳的投影矩阵ω；步骤4-3：得到绝对线性判别得分，建立多元线性回归模型；在步骤4-2中，包括以下子步骤：步骤4-2-1：计算类内散度矩阵Sw； 其中C为样本的类别数,Ci为第i个样本所属类，μi为第i个样本的均值，x为样本的真实值；步骤4-2-2：计算每个类均值点相对于样本中心的散列情况，得到类间散度矩阵Sb； 其中C为样本的类别数，μi为第i个样本的均值，μ是所有样本的均值,N是样本的个数，Ni是第i个样本；步骤4-2-3：优化目标函数，使其类间距离最大，类内方差最小，最大化目标函数，使其达到最大： 其中ω为投影矩阵，C为样本的类别数，Ci为第i个样本，μi为第i个样本的均值，μ是所有样本的均值，x为样本的真实值；将步骤4-2-1与步骤4-2-2中的Sw与Sb带入上式目标函数可以简化为： 其中Sb、Sw分别为类间散度矩阵和类内散度矩阵，ω为投影矩阵；步骤4-2-4：计算矩阵对矩阵进行特征分解；步骤4-2-5：根据步骤4-2-4计算所得到的特征值，计算最大的d个特征值和对应的特征值向量ω1、ω2、ω3,…ωd得到投影矩阵ω，其中ωd为第d个特征值所代表的投影向量；步骤4-2-6：对样本集中的每一个样本特征xi,转化为新的样本zi＝ωTxi；步骤4-2-7：得到输出样本集；D`＝{z1,y1,z2,y2，…，zi,yi，…，zN,yN}，其中zi为转化后的第i个新样本，yi为第i个样本所属于的类别，N代表样本的个数；在步骤4-3中，包括以下子步骤：步骤4-3-1：计算得到绝对线性判别得分；绝对线性判别得分由线性判别分析得到的主因子得分减去0浓度样本的主因子分数得到每个样本的ALDS；步骤4-3-2：将绝对线性判别得分作为自变量，金属浓度作为因变量做回归分析得到回归系数与回归常数项；得到的回归系数可将ALDS转化为主因子对应的污染源对每个样本的浓度贡献，公式为：式中p为因子的个数，ci为重金属i的浓度，bio为多元线性回归的常数项，bpi为多元线性回归的回归系数，ALDSp为因子p的绝对线性判别得分，bpi×ALDSp为因子p对于ci的含量贡献，所有样本的bpi×ALDSp平均值即为因子p对应的污染源平均绝对贡献量，其中因子p对应的污染源贡献率为其平均绝对贡献量与所有源贡献量的比值。

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