買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標用IPTOP,全免費！專利年費監控用IP管家,真方便！

龍圖騰網獲悉福州大學申請的專利基于域自適應遷移學習的無樣本庫區滑坡易發性預測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：CN115630336B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-19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：202211343626.3，技術領域涉及：G06F18/25；該發明授權基于域自適應遷移學習的無樣本庫區滑坡易發性預測方法是由蘇燕;黃紹翔;陳耀鑫;楊凌鋆;黃斌;林川;賴曉鶴設計研發完成，并于2022-10-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于域自適應遷移學習的無樣本庫區滑坡易發性預測方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種基于域自適應遷移學習的無樣本庫區滑坡易發性預測方法。包括如下步驟：S1、收集多源數據，確定足量樣本的源區域，選擇適用于專題易發性分析的普適性評價指標，進行指標分析；S2、確定目標域的非標記樣本，保證所選樣本具有一定代表性，采用聚類方法分類，并在不同類中提取相同數量樣本；S3、采用基于特征的域自適應方法，調節自適應因子，將源域數據與目標域無標記數據進行特征對齊；S4、選擇合適的機器學習模型，將源域標記樣本作為訓練集，對目標域的易發性結果進行預測，以自然間斷點法對易發性指數進行分區；本發明解決了傳統方法在無樣本的偏遠庫區中無法實現滑坡易發性評價的困難，為滑坡易發性預測提供一種新的思路。

本發明授權基于域自適應遷移學習的無樣本庫區滑坡易發性預測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于域自適應遷移學習的無樣本庫區滑坡易發性預測方法，其特征在于，包括如下步驟： S1、確定研究區域范圍，運用GIS平臺對水庫上游進行淹沒區、集水區分析，以分析范圍內有預定量歷史滑坡資料的庫區作為源域，少于預定量或無歷史滑坡資料的庫區作為目標域； S2、運用包括遙感識別、實地調查與空間分析的手段獲取多源數據，識別歸屬于不同研究區域的普適化致災指標因子，包括：庫區地形濕度指數、歸一化植被覆蓋指數、距庫區水域距離、距庫區公路距離、距地質界線距離、庫岸地層巖性、土地利用類型與庫水淹沒滑坡高程比例；其余指標根據專題滑坡類型確定，所選指標為非數值變量時需以預定規則轉換為虛擬變量；對所選指標采用皮爾遜相關系數法結合方差膨脹因子與容忍度進行分析，剔除冗余與低重要度因子，建立滑坡專題預測指標體系； S3、建立具有代表性的研究區域樣本集，以無監督聚類的方式對研究區域進行初步易發性分區，源域在低、極低易發性分區中隨機提取與歷史滑坡資料等量的非滑坡樣本，目標域在各易發性分區中分別隨機提取等量樣本點； S4、分析不同區域滑坡的誘發側重因素，以基于特征的域自適應遷移學習方法進行分布自適應調節，將源域數據與目標域無標記數據進行特征對齊，建立特征變換子空間，生成新的源域與目標域數據集；具體步驟為： S41、自所述步驟S2得到的源域與目標域預測指標體系導入所述步驟S3建立的源域與目標域樣本集中，代入所述基于特征的域自適應遷移學習方法； S42、計算不同數據集的初始最大均值差異MMD，調節數據維度，找到能夠將兩域數據對齊的最佳子空間，源域與目標域樣本的MMD距離表示為： S43、調節分布自適應因子，在數據的邊緣分布與聯合分布之間找到最佳適配比例，輸出分布對齊后新的源域與目標域數據集，檢驗新數據集的MMD達到最小值；通過核方法化簡得到的最終優化函數為： s.t.ATXHXTA＝I,0≤u≤13 聯合上述公式求出變換矩陣A，最終求得映射后新的源域和目標域樣本； S5、選擇機器學習模型，以源域樣本作為訓練集，對目標域的滑坡易發性進行預測與區間劃分；易發性區間結合自然間斷點法與步驟S3的易發性指數分布規律，采用固定閾值法進行區間劃分；所述機器學習模型對目標域地區進行易發性評價的具體步驟為： S51、以映射后新的源域樣本數據中降維后的主成分致災因子作為模型輸入特征，已知滑坡、非滑坡分類結果作為輸出，基于所述映射后新的源域樣本數據訓練得到機器學習模型分類器； S52、將所述目標域全域柵格單元數據映射至對齊的最佳子空間，生成映射后新的目標域全域柵格數據集；以降維后的主成分致災因子作為模型輸入特征、輸出基于柵格單元的目標域滑坡易發性指數； S53、將目標域全域滑坡易發性指數以自然間斷點法劃分為極高、高、中、低、極低五個易發性區間，生成易發性區劃圖，并以步驟S3得出的易發性分區圖進行校核，采用固定閾值法劃定最終易發性區間。

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福州大學，其通訊地址為：350108 福建省福州市閩侯縣福州大學城烏龍江北大道2號福州大學；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”。