买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中国消防救援学院申请的专利基于SOM和遗传算法的备灾物资储备库选址优化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：CN120410020B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202510401490.4，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于SOM和遗传算法的备灾物资储备库选址优化方法是由鲁佳慧;尚志;韩玉婷;林金良;杨传杰;宁占金设计研发完成，并于2025-04-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于SOM和遗传算法的备灾物资储备库选址优化方法在说明书摘要公布了：本申请提供了基于SOM和遗传算法的备灾物资储备库选址优化方法，涉及应急管理技术领域，包括：按照预定步长将目标区域划分为多个子区域，采集多个子区域的多个历史灾害数据；基于自组织映射神经网络对多个历史灾害数据进行聚类分析，根据聚类分析结果对多个子区域进行物资需求权重标识，确定多个标识子区域；基于多个标识子区域构建方案评价函数，利用遗传算法进行备灾物资储备库选址寻优，输出最优选址方案。本申请解决了现有技术由于缺乏对历史灾害数据的深度挖掘和分析，导致选址方案难以精准匹配区域物资需求的技术问题，达到了提升备灾物资储备库选址的科学性和合理性的技术效果。

本发明授权基于SOM和遗传算法的备灾物资储备库选址优化方法在权利要求书中公布了：1.基于SOM和遗传算法的备灾物资储备库选址优化方法，其特征在于，方法包括： 按照预定步长将目标区域划分为多个子区域，采集所述多个子区域的多个历史灾害数据； 基于自组织映射神经网络对所述多个历史灾害数据进行聚类分析，根据聚类分析结果对所述多个子区域进行物资需求权重标识，确定多个标识子区域； 基于所述多个标识子区域构建方案评价函数，利用遗传算法进行备灾物资储备库选址寻优，输出最优选址方案； 基于自组织映射神经网络对所述多个历史灾害数据进行聚类分析，包括： 对所述多个历史灾害数据进行标准化处理，获取多个标准历史灾害数据； 将所述多个标准历史灾害数据依次输入自组织映射神经网络进行聚类分析，输出多个相似区域集合，作为聚类分析结果，包括： 将所述多个标准历史灾害数据依次输入自组织映射神经网络，分别计算数据与神经元权重向量的欧氏距离，并将距离最小的神经元设为最佳匹配单元； 以数据特征向量为调整方向，调整所述最佳匹配单元与其邻域神经元的权重，进行迭代训练，直至收敛，输出所述多个相似区域集合； 根据聚类分析结果对所述多个子区域进行物资需求权重标识，包括： 在所述多个相似区域集合中随机选取第一相似区域集合； 对所述第一相似区域集合进行灾害特征均值计算，确定第一灾害特征均值； 根据所述第一灾害特征均值进行物资需求强度分析，获取第一物资需求强度，设为第一物资需求权重，并依次对所述多个子区域进行物资需求权重标识。

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国消防救援学院，其通讯地址为：102204 北京市昌平区南口镇南雁路4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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。