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          中南大學(xué)鄧浩獲國(guó)家專利權(quán)

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          龍圖騰網(wǎng)獲悉中南大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于非線性核映射的地理加權(quán)回歸模型及其建模方法和應(yīng)用獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號(hào)為:CN120277638B

          龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉:該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為:202510775991.9,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G06F18/27;該發(fā)明授權(quán)一種基于非線性核映射的地理加權(quán)回歸模型及其建模方法和應(yīng)用是由鄧浩;喻姝研;鄭揚(yáng);高士娟;劉占坤;陳進(jìn);毛先成設(shè)計(jì)研發(fā)完成,并于2025-06-11向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

          一種基于非線性核映射的地理加權(quán)回歸模型及其建模方法和應(yīng)用在說(shuō)明書(shū)摘要公布了:本發(fā)明公開(kāi)了一種基于非線性核映射的地理加權(quán)回歸模型及其建模方法和應(yīng)用。該模型首先獲取含空間位置的地球化學(xué)樣本數(shù)據(jù),構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化的樣本集,接著根據(jù)樣本集,構(gòu)建初始地理加權(quán)回歸模型,并求解其參數(shù)向量的線性最優(yōu)解,再根據(jù)樣本集,重構(gòu)局部權(quán)重,并進(jìn)行自適應(yīng)帶寬優(yōu)化,生成地理加權(quán)回歸的自適應(yīng)空間權(quán)重矩陣,然后通過(guò)非線性核函數(shù),獲取核化地理加權(quán)回歸模型。該模型基于核映射?空間權(quán)重的聯(lián)合非線性體系,實(shí)現(xiàn)了地理模型中非線性問(wèn)題局部線性化的技術(shù)目的。將該模型用于地球化學(xué)異常識(shí)別中,可顯著提高異常檢測(cè)精度和穩(wěn)定性,尤其是可以更加準(zhǔn)確的識(shí)別弱異常區(qū)域,為深層礦產(chǎn)資源勘探提供高效精準(zhǔn)的技術(shù)手段。

          本發(fā)明授權(quán)一種基于非線性核映射的地理加權(quán)回歸模型及其建模方法和應(yīng)用在權(quán)利要求書(shū)中公布了:1.一種基于非線性核映射的地理加權(quán)回歸建模方法,其特征在于,包括: 步驟S1、獲取含空間位置的地球化學(xué)樣本數(shù)據(jù),構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化的樣本集; 步驟S2、根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化樣本集,構(gòu)建初始地理加權(quán)回歸模型,并求解其參數(shù)向量的線性最優(yōu)解; 步驟S3、根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化樣本集,采用高斯權(quán)重函數(shù)計(jì)算局部權(quán)重,并進(jìn)行自適應(yīng)帶寬優(yōu)化,生成地理加權(quán)回歸的自適應(yīng)空間權(quán)重矩陣; 步驟S4、根據(jù)初始地理加權(quán)回歸模型,采用非線性核函數(shù),通過(guò)隱式映射將樣本集中的原始特征轉(zhuǎn)換至高位空間,獲取核化地理加權(quán)回歸模型; 所述初始地理加權(quán)回歸模型中特征向量的線性最優(yōu)解的求解過(guò)程為:通過(guò)局部加權(quán)最小二乘估計(jì)空間變化的回歸系數(shù)獲取其目標(biāo)位置的目標(biāo)函數(shù),再將其轉(zhuǎn)化為損失函數(shù)的矩陣形式,進(jìn)行求導(dǎo),即得; 所述核化地理加權(quán)回歸模型的獲取過(guò)程為: 步驟S4-1、通過(guò)隱式映射將原始特征映射至高維空間,并定義高維空間損失函數(shù); 步驟S4-2、根據(jù)高斯核函數(shù)與步驟S4-1所述的隱式映射,構(gòu)造核矩陣; 步驟S4-3、根據(jù)再生核希爾伯特空間理論,通過(guò)正則化將非線性的高維空間參數(shù)向量轉(zhuǎn)化為高維特征的線性組合,代入目標(biāo)函數(shù)后將其轉(zhuǎn)化為僅含核矩陣和正則化項(xiàng)的核化目標(biāo)函數(shù)。

          如需購(gòu)買(mǎi)、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù),可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)@麢?quán)人中南大學(xué),其通訊地址為:410083 湖南省長(zhǎng)沙市岳麓區(qū)麓山南路932號(hào);或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服,聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。

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