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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利高维小样本情形下的海洋环境影响船舶航行安全风险评估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：CN119740739B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411785155.0，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权高维小样本情形下的海洋环境影响船舶航行安全风险评估方法是由洪梅;张永垂;史剑;闫恒乾设计研发完成，并于2024-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本高维小样本情形下的海洋环境影响船舶航行安全风险评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种高维小样本情形下的海洋环境影响船舶航行安全风险评估方法，包括如下步骤：S1、建立B‑R高维关联风险样本扩充模型；S2、将B‑R高维关联风险样本扩充模型与广义回归神经网络模型进行耦合，对模型参数进行优化，得到高维小样本情形下的BR‑GRNN风险评估模型；S3、利用高维小样本情形下的BR‑GRNN风险评估模型对海洋环境影响船舶的航行安全风险进行评估，对风险评估值进行聚类，得到航行区域的风险区划图。本发明提高了高维小样本条件下海洋环境影响船舶航行安全风险评估的准确性，具有较大的可靠性和应用潜力。

本发明授权高维小样本情形下的海洋环境影响船舶航行安全风险评估方法在权利要求书中公布了：1.一种高维小样本情形下的海洋环境影响船舶航行安全风险评估方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、建立B-R高维关联风险样本扩充模型； 关联风险样本是指高维风险评价指标值和对应的风险值，第个高维关联风险样本表示为： 1 式中,表示高维风险评价指标的个数；具体的，风险评价指标包括：风速、浪高、能见度、雷暴机率、低云量； 其中，步骤S1具体包括如下步骤： S11、建立高维扩充指标数组； S12、建立高维指标值与风险值之间的关系模型，为扩充后的高维指标数据计算对应的风险值； 其中，S11中，高维扩充指标数组的建立步骤如下： S111、对高维风险评价指标数据进行纵向切割并生成个标号数组，令代表第列数据的行序号，即； 设高维小样本风险评价指标构成的矩阵为，大小为，其中,可表示为： 2 S112、对组内相关关系强的两列数据进行绑定，即将中皮尔逊相关系数大于等于0.6的几个指标数据进行组合，得到新的标号数组； S113、利用Bootstrap方法对的每一列分别进行重抽样，由此得到行新样本，重复运行至想要的样本规模，记扩充后的新样本为，模拟原始高维风险数据中蕴含的强相关信息，结构如下式所示： 3 S114、将原始高维指标数据与扩充得到的合并得到扩充后的新数据阵；经过扩充处理，的大小变成，其中为扩充的倍数且； S2、将B-R高维关联风险样本扩充模型与广义回归神经网络模型进行耦合，对模型参数进行优化，得到高维小样本情形下的BR-GRNN风险评估模型； 其中，S2的具体步骤为： S21、基于扩充后的高维关联样本阵对广义回归神经网络模型进行训练，建立关于光滑因子的非线性优化模型；从而具有足够的训练样本对广义回归神经网络模型的参数进行寻优； S22、设计高效算法求解关于光滑因子的非线性优化模型，得到最优光滑因子； S3、利用高维小样本情形下的BR-GRNN风险评估模型对海洋环境影响船舶的航行安全风险进行评估，对风险评估值进行聚类，得到航行区域的风险区划图。

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