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龍圖騰網獲悉中國地質調查局軍民融合地質調查中心申請的專利基于人工智能與多源數據融合的冰湖饋決監測預警方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120472620B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510971556.3，技術領域涉及：G08B21/10；該發明授權基于人工智能與多源數據融合的冰湖饋決監測預警方法是由黃峻川;朱曉帆;蘭永平;周仁強;劉沛;張敖;楊叢鑫設計研發完成，并于2025-07-15向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于人工智能與多源數據融合的冰湖饋決監測預警方法在說明書摘要公布了：本發明公開了基于人工智能與多源數據融合的冰湖饋決監測預警方法，屬于自然災害監測技術領域，其具體包括：通過跨模態自監督學習提取多時空數據的冰湖狀態特征向量并構建三維虛擬冰湖模型；基于特征向量，用有限元方法構建冰川三維應力場模型、圖神經網絡構建滲流通道圖模型，融合兩者特征形成力學?滲流耦合狀態向量；構建脈沖神經網絡模擬冰川裂隙擴展與滲流突變脈沖事件；構建異構圖聯邦架構并結合動態加權聚合策略輸出聯邦權重矩陣；融合聯邦學習權重和三維模型輸出結果，經貝葉斯神經網絡計算潰決后驗概率，生成四級預警信號；本發明實現了冰湖狀態多維度表征與耦合過程模擬，提升了預警準確性與時效性。

本發明授權基于人工智能與多源數據融合的冰湖饋決監測預警方法在權利要求書中公布了：1.基于人工智能與多源數據融合的冰湖饋決監測預警方法，其特征在于，包括： S1：通過跨模態自監督學習方法對獲取的多時空數據進行聯合特征提取，得到冰湖狀態特征向量，構建三維虛擬冰湖模型； S2：基于冰湖狀態特征向量，使用有限元方法構建冰川三維應力場模型，得到應力場數據，同時，利用圖神經網絡構建滲流通道圖模型，得到圖神經網絡的滲流網絡特征，通過特征級聯機制融合應力場數據和滲流網絡特征，形成力學-滲流耦合狀態向量； S3：構建脈沖神經網絡，根據力學-滲流耦合狀態向量模擬冰川裂隙擴展與滲流突變的脈沖事件，并采用事件驅動學習算法動態觸發脈沖發放； S4：構建異構圖聯邦架構，結合動態加權聚合策略，輸出聯邦權重矩陣； S5：融合聯邦學習權重和三維虛擬冰湖模型的輸出結果，通過貝葉斯神經網絡計算潰決后驗概率，生成四級預警信號； 所述S4的具體步驟包括： S4.1：將冰川區域劃分為N個子區域，每個子區域作為一個聯邦節點； S4.2：每個聯邦節點本地訓練脈沖神經網絡和貝葉斯神經網絡； S4.3：通過動態加權聚合策略整合各聯邦節點中脈沖神經網絡和貝葉斯神經網絡的模型參數，輸出聯邦權重矩陣； 所述動態加權聚合策略的具體步驟包括： 根據各聯邦節點數據質量和歷史預測精度分配權重； 采用梯度下降法優化聚合分配的權重； 所述S5中貝葉斯神經網絡的計算過程包括： S5.1：將所述聯邦權重矩陣和所述三維虛擬冰湖模型的輸出結果輸入至貝葉斯神經網絡的輸入層；所述聯邦權重矩陣作為貝葉斯神經網絡隱藏層的初始化參數；所述三維虛擬冰湖模型的輸出結果經拼接后形成特征向量，輸入至貝葉斯神經網絡輸入層； S5.2：通過蒙特卡洛方法采樣估計潰決后驗概率分布； S5.3：根據潰決后驗概率分布，結合預設的概率閾值，生成藍、黃、橙、紅四級預警信號；所述預警信號的更新頻率為每6小時一次。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國地質調查局軍民融合地質調查中心，其通訊地址為：610036 四川省成都市金牛區茶店子路399號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。