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龙图腾网获悉杭州电子科技大学上虞科学与工程研究院有限公司申请的专利一种基于用户任务偏好学习的地理点数据采样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：CN117150102B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202310950088.2，技术领域涉及：G06F16/909；该发明授权一种基于用户任务偏好学习的地理点数据采样方法是由周志光;郑凤玲;温晋;刘玉华;王毅刚;陈为设计研发完成，并于2023-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于用户任务偏好学习的地理点数据采样方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于用户任务偏好学习的地理点数据采样方法。该方法应用自适应蓝噪声采样将地理空间划分为局部区域，并设计一组可视化界面来呈现这些点在局部区域的数据特征，使用户能够根据其需求直观地选择有代表性的点。然后，利用卷积神经网络对用户偏好进行建模，进一步指导其他局部区域的采样过程。由此，所有的采样点都将保留原始数据点的空间分布，并尽可能地满足用户的偏好。此外，该方法实现了一个可视化框架，集成了手动点选择、CNN训练、自动点采样和可视化比较等功能。本发明方法实现了一种基于用户任务偏好学习的地理点数据采样，使用户能够轻松获取和评估符合用户偏好的地理采样点。

本发明授权一种基于用户任务偏好学习的地理点数据采样方法在权利要求书中公布了：1.一种基于用户任务偏好学习的地理点数据采样方法，其特征在于，该方法具体是： 步骤1利用自适应蓝噪声采样模型将地理空间划分为局部区域，并设计一组视觉模型接口来显示局部区域的数据特征，根据局部区域的数据特征计算局部区域的信息熵值，并推荐那些熵值较高的区域供用户根据先验知识和要求来标记感兴趣的点，并提取共同特征来构建特征向量； 步骤2训练一个CNN根据所选代表的特征向量来学习用户偏好，并进一步用于指导其他局部区域的采样过程；通过蓝噪声采样确定的局部区域，通过训练后的CNN模型，对所有局部区域进行用户驱动的采样方案，以生成期望的采样结果；如果一般评价指标准确率或动态时间扭曲获得的精度小于设定阈值，修改模型参数再次进行模型训练，直到结果满足用户需求； 所述的CNN模型将由一维向量组成的偏好矩阵输入前一维CNN层进行特征学习，第二个一维CNN层进行进一步的特征提取；利用最大池化层来降低输出的复杂性，进一步添加了辍学层，缓解由于训练数据数量少而导致的过拟合问题，为了进一步学习更高层次的特征，使用另外两个一维CNN层，其次是最大池层和全局平均池层，以缓解过拟合问题；最后，全连接层作为网络结构的最后一部分，发挥着分类器的作用；CNN训练过程中使用的损失函数定义如下：其中：N是用户选择的培训数据量；yi代表训练数据点i的标签，若标签为正数则yi＝1，为负数则yi＝0；代表数据点i被预测为正类的概率； 步骤3设计一个可视化框架，集成了手动点选择、CNN训练、自动点采样和可视化比较，使用户能够从数据分析和用户偏好的角度获取和评估采样点。

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杭州电子科技大学上虞科学与工程研究院有限公司，其通讯地址为：312000 浙江省绍兴市上虞区曹娥街道五星西路外五甲村上虞产教融合创新园1期复兴西路77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”。

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