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龙图腾网获悉中南大学;温州市未来城市研究院申请的专利一种基于改进频率比的滑坡灾害负样本优选方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120123777B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510604821.4，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种基于改进频率比的滑坡灾害负样本优选方法是由刘青豪;杨学习;丁琪瑄;徐刚;邓敏;王云阁设计研发完成，并于2025-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进频率比的滑坡灾害负样本优选方法在说明书摘要公布了：本发明实施例中提供了一种基于改进频率比的滑坡灾害负样本优选方法，属于数据处理技术领域，具体包括：收集孕灾环境数据并进行预处理，得到栅格数据；定义分级精度和分级带宽两个参数，并引入信息熵和最大频率比自适应设定分级精度和分级带宽的参数值，并计算综合频率比；基于综合频率比的统计分布，采用峰值点作为负样本筛选阈值，基于该阈值划分负样本筛选区域，然后实现正负样本比例的计算，进而在缓冲区约束下确定负样本标签；根据各项栅格数据的频率比分布，提取频率比大于1的属性区间作为显著特征，然后对各项栅格数据的显著特征进行分类，并通过多重共线性分析确定最佳特征要素。通过本发明的方案，提高了负样本选取的精准度和可靠性。

本发明授权一种基于改进频率比的滑坡灾害负样本优选方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进频率比的滑坡灾害负样本优选方法，其特征在于，包括： 步骤1，收集目标区域的孕灾环境数据并进行预处理，得到栅格数据； 步骤2，定义分级精度和分级带宽两个参数，并引入信息熵和最大频率比自适应设定分级精度和分级带宽的参数值，并据此计算目标区域的综合频率比； 所述步骤2具体包括： 步骤2.1，定义分级精度和分级带宽两个参数； 步骤2.2，综合考虑分级的粒度与噪声，当数据的信息熵计算结果最大时，将对应精度取值作为最佳分级精度； 步骤2.3，引入最大频率比来施加参数约束，针对某一分级精度k，候选分级带宽被设定为10种情况，通过提取最大频率比出现时的带宽情况确定最佳分级带宽； 步骤2.4，根据最佳分级精度和最佳分级带宽计算每个因子在每个栅格下的频率比； 步骤2.5，整合目标区域中每个栅格位置的每项因子的频率比，得到综合频率比； 步骤3，基于综合频率比的统计分布，采用峰值点作为负样本筛选阈值，基于该阈值划分负样本筛选区域，然后实现正负样本比例的计算，进而在缓冲区约束下确定负样本标签； 步骤4，根据各项栅格数据的频率比分布，提取频率比大于1的属性区间作为显著特征，然后对各项栅格数据的显著特征进行分类，并通过多重共线性分析确定最佳特征要素。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中南大学;温州市未来城市研究院，其通讯地址为：410083 湖南省长沙市岳麓区麓山南路932号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。