基于权重的采矿植被生态累积效应扰动范围识别方法
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摘要
本发明公开了一种基于权重的采矿植被生态累积效应扰动范围识别方法，其方法如下：A、收集研究区原始数据；B、构建驱动因子数据集并量化个驱动因子；C、在三维空间上进行M1‑M2时期内驱动因子数据集拓展并构成生态演变大数据立方体；D、采用滑动立方体法进行数据提取，构建地理时空加权人工神经网络模型；E、量化各驱动因子的权重；F、得到M0‑M1时期采矿驱动因子虚拟权重；G、获得研究区域内受采矿扰动影响显著的区域并确定采矿对植被扰动的影响范围。本发明能够最终识别出采矿对植被的扰动范围，避免了多因素耦合造成的扰动范围识别误差，为挖掘矿区采矿活动对生态环境的影响机制、保护矿区生态环境等提供数据支持。
基本信息
专利标题 ：
基于权重的采矿植被生态累积效应扰动范围识别方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN113919226A
申请号 ：
CN202111201311.0
公开（公告）日 ：
2022-01-11
申请日 ：
2021-10-15
授权号 ：
CN113919226B
授权日 ：
2022-04-12
发明人 ：
李全生郑慧玉郭俊廷张成业秦婷婷李军佘长超
申请人 ：
中国矿业大学（北京）;国家能源投资集团有限责任公司;北京低碳清洁能源研究院;神华北电胜利能源有限公司
申请人地址 ：
北京市海淀区学院路丁11号
代理机构 ：
成都华辰智合知识产权代理有限公司
代理人 ：
秦华云
优先权 ：
CN202111201311.0
主分类号 ：
G06F30/27
IPC分类号 ：
G06F30/27 G06V20/13 G06V10/82 G06N3/04 G06N3/08 G06Q10/06 G06Q50/02 G06T17/05
相关图片
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F30/27
使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机或训练模型
法律状态
2022-04-12 ：
授权
2022-01-28 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 30/27
申请日 : 20211015
申请日 : 20211015
2022-01-11 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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1、
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