恭喜南京大学陈振杰获国家专利权
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龙图腾网恭喜南京大学申请的专利TOPSIS引导城市居住小区宜居度神经网络评价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：CN115049265B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202210694675.5，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权TOPSIS引导城市居住小区宜居度神经网络评价方法是由陈振杰;王贝贝;葛兰凤;周琛;李满春;马磊;汪淼;姜朋辉;陈东设计研发完成，并于2022-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。
本TOPSIS引导城市居住小区宜居度神经网络评价方法在说明书摘要公布了：本发明公开了TOPSIS引导城市居住小区宜居度神经网络评价方法，该方法包括以下步骤：S1、选取合适因素因子，构建城市居住小区宜居度评价指标体系；S2、根据熵值法确定各要素权重，并使用TOPSIS方法初步评价城市居住小区宜居度评分及排序；S3、根据城市居住小区宜居度评分排序，选择排名前n%、后n%的首尾两部分小区；S4、以前n%小区的宜居度值域范围为高宜居度值域，以后n%小区的宜居度值域范围为低宜居度值域；S5、利用样本训练神经网络模型。本发明利用TOPSIS得到宜居度高、宜居度低两种类别的城市居住小区样本，一定程度上克服了现有评价方法因子权重确定较为主观的问题。
本发明授权TOPSIS引导城市居住小区宜居度神经网络评价方法在权利要求书中公布了：1.TOPSIS引导城市居住小区宜居度神经网络评价方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： S1、选取合适因素因子，构建城市居住小区宜居度评价指标体系，并进行评价指标量化； S2、根据熵值法确定各要素权重，并使用TOPSIS方法初步评价城市居住小区宜居度评分及排序； S3、根据城市居住小区宜居度评分排序，选择排名前n％、后n％的首尾两部分小区，建立神经网络模型的训练样本集； S4、以前n％小区的宜居度值域范围为高宜居度值域，以后n％小区的宜居度值域范围为低宜居度值域，根据样本评价结果是否落相应地高宜居度、低宜居度值域范围内建立损失函数； S5、利用样本训练神经网络模型，基于上述损失函数优化模型参数，构建城市居住小区宜居度神经网络评价模型，得到模型评价结果。
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