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申请/专利权人：烟台泓威电子科技有限公司

摘要：本发明涉及数据处理及分析领域，尤其涉及一种海岸带生态安全评估系统及方法。包括：获取环境状态向量并对环境状态进行建模和估计，对环境状态向量进行数据变异性分析；结合环境状态向量和数据变异性分析，制定数据采集策略；根据数据采集策略进行采样，并将采样数据映射到高维空间并进行优化；将高维空间中的数据还原回原始维度；对海岸带环境的复杂多变性进行建模，并进行生态趋势预测；综合环境状态向量、数据变异性分析和生态趋势预测结果，进行风险评估和响应策略制定。解决了现有技术无法准确捕捉到海岸带环境的快速和复杂变化；缺乏有效的机制来动态调整数据采样策略；以及在环境模式识别和趋势预测方面无法提供深入和准确的分析的问题。

主权项：1.一种海岸带生态安全评估系统，其特征在于，包括以下部分：数据采集模块、变异分析模块、采样优化模块、高维映射模块、张量分解模块、还原模块、高斯建模模块、生态预测模块、生态安全评估模块；数据采集模块，用于获取环境状态向量，并使用非线性系统理论通过多项式扩展对环境状态进行建模和估计，使数据采集策略适应环境变化；数据采集模块通过数据传输的方式与变异分析模块、高维映射模块和生态安全评估模块相连；变异分析模块，用于通过分析时间序列数据的变异性，判断采样频率的增加与否；变异分析模块通过数据传输的方式与采样优化模块和生态安全评估模块相连；采样优化模块，用于结合环境状态向量和数据变异性分析，制定数据采集策略；采样优化模块通过数据传输的方式与数据采集模块相连；高维映射模块，用于将采集到的数据映射到高维空间，并进行转换和优化，得到高维映射结果；高维映射模块通过数据传输的方式与张量分解模块相连；张量分解模块，用于利用基于张量分解的多维数据优化方法提炼和优化高维映射结果，得到空间转换优化结果，张量分解模块通过数据传输的方式与还原模块相连；还原模块，用于使用深度学习和非线性逆变换将空间转换优化结果还原回原始维度，得到还原后的数据特征，还原模块通过数据传输的方式与高斯建模模块相连；高斯建模模块，用于基于还原后的数据特征对海岸带环境的复杂多变性进行建模，捕获各种环境因素的组合及其对生态系统的影响，高斯建模模块通过数据传输的方式与生态预测模块相连；生态预测模块，用于通过应用深度学习技术和非线性函数，预测海岸带生态系统的未来趋势，生成生态趋势预测结果，生态预测模块通过数据传输的方式与生态安全评估模块相连；生态安全评估模块，用于综合环境状态向量、数据变异性分析以及生态趋势预测结果，开展风险评估和响应策略制定。

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