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龙图腾网获悉水发规划设计有限公司;中国水利水电科学研究院;水发数字科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的流域非点源污染精准溯源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：CN120541444B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202511038302.2，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于深度学习的流域非点源污染精准溯源方法是由王君诺;王福良;付意成;孙凯莲;张永平;任向征;张剑;荣钦彪;温静静;李璨;林鹏飞设计研发完成，并于2025-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的流域非点源污染精准溯源方法在说明书摘要公布了：本发明涉及流域水环境污染溯源技术领域，公开了一种基于深度学习的流域非点源污染精准溯源方法，包括：构建包括污染源假设生成器和假设验证器的生成验证双网络协同框架，并建立污染源假设生成器与假设验证器的协同优化机制；实现对污染源假设的生成和概率评估，构建证据链路追踪器分析污染源候选假设与支持证据之间的关系；进一步分析污染源候选假设与支持证据之间的关系；整合污染源候选假设与支持证据之间的关系的分析结果，优化计算效率与系统性能；本发明通过贝叶斯后验推断框架为每个污染源假设提供概率评估，量化溯源结果的不确定性，为决策提供可靠的信度指标。

本发明授权一种基于深度学习的流域非点源污染精准溯源方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的流域非点源污染精准溯源方法，其特征在于，包括： 构建包括污染源假设生成器和假设验证器的生成验证双网络协同框架，并建立污染源假设生成器与假设验证器的协同优化机制； 污染源假设生成器的构建步骤包括： 构建编码器网络，接收流域观测数据和条件变量，将输入数据映射到潜在空间的均值向量和方差向量； 构建解码器网络，接收潜在变量和条件变量，生成污染源分布； 采用变分下界目标函数训练编码器网络和解码器网络，目标函数包括重构误差和KL散度； 假设验证器的构建步骤包括： 构建污染源特征提取子网络，采用空间注意力卷积网络提取污染源假设的空间分布特征； 构建观测数据特征提取子网络，采用多尺度时序卷积网络提取观测数据的时空特征； 构建特征融合网络，通过双向注意力机制计算污染源特征与观测数据特征的相互关联性，并输出一致性得分； 基于生成验证双网络协同框架，利用条件变分自编码器和贝叶斯后验推断框架实现对污染源假设的生成和概率评估，构建证据链路追踪器分析污染源候选假设与支持证据之间的关系； 基于污染源假设的生成和概率评估结果，通过证据加权推理模块、多假设协同验证模块和适应性不确定性表示技术进一步分析污染源候选假设与支持证据之间的关系； 整合污染源候选假设与支持证据之间的关系的分析结果，优化计算效率与系统性能。

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