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龙图腾网获悉中铁十四局集团第五工程有限公司;中铁十四局集团青岛工程有限公司申请的专利基于高斯过程回归的受限空间中移动污染源定位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：CN119596408B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202411631964.6，技术领域涉及：G01V9/00；该发明授权基于高斯过程回归的受限空间中移动污染源定位方法是由张子强;李洪江;于伟;陈肖;赫旭峰;姚丙良;王澈;梁秋彦;李宗田;赵垄;叶蔚;洪钰淞;魏源;方天成设计研发完成，并于2024-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于高斯过程回归的受限空间中移动污染源定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开基于高斯过程回归的受限空间中移动污染源定位方法，涉及受限空间中移动污染源定位技术领域，通过采用高斯过程回归算法，在复杂的受限空间环境中实现了对移动热源的高精度定位。利用高斯过程回归算法的优势，即便在数据噪声较大或热源移动路径复杂的情况下，也能保持定位的准确性和稳定性；本发明结合最小冗余最大相关算法，有效减少了所需测点数量，同时保证了定位精度。这种测点优化不仅降低了系统的部署和维护成本，也提高了数据处理的效率，使得本发明在资源限制的应用场景中具有显著的成本效益优势。

本发明授权基于高斯过程回归的受限空间中移动污染源定位方法在权利要求书中公布了：1.基于高斯过程回归的受限空间中移动污染源定位方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1，在受限空间内布置多组温度传感器，多组温度传感器用于捕捉受限空间中的温度分布变化数据； 步骤2，数据处理中心接收多组温度传感器的温度数值数据，数据处理中心部署高斯过程回归模型，将多组温度传感器的温度数值数据输入训练完成的高斯过程回归模型中进行训练，高斯过程回归模型基于多组温度传感器的温度值数据预测受限空间中移动污染源位置； 步骤3，采用最小冗余最大相关算法对测点进行优化，通过评估每个测点对于热源定位的贡献度，并基于贡献度大小进行排序，逐步剔除贡献度低于设定阈值的测点； 步骤3中，最小冗余最大相关算法将每个属性视为一个离散的随机变量，并利用互信息来衡量两个属性之间的相似程度，利用两个属性之间的互信息衡量两个属性X和Y之间的相似程度，互信息IX,Y计算公式如下： 其中，px,y定义为随机变量X和Y的联合概率分布函数，而px和py分别表示随机变量X和Y的边际概率分布函数； 每个属性fi定义为一个由N个特征组成的向量fi＝fi1,fi2,···fiN，属性fi被视为一个离散的共现变量的示例，i和j特征之间的互信息表示为IFi,Fj，考虑特征x和回归目标c，互信息Ix,c的计算表明Ix,c越大，x和c之间的关联性越强，首先从所有特征中识别出一个由与c具有最大互信息的m个特征组成的子集S，其公式如下： 在集合S中，集合S的冗余性计算如下： 寻找最优集合S考虑所有2|Ω|种组合，其中Ω是整个特征集；相反，mRMR算法通过前向添加方案对特征进行排序，这需要O|Ω|·|S|次计算，并使用互信息商MIQ值： 对Ω中的所有特征进行排序并使用mRMR算法返回特征按重要性排序的索引idx，使用启发式算法量化特征的重要性并返回一个评分值，评分值大的特征表明其对应的预测变量重要。

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