中国科学院地理科学与资源研究所黄麟获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院地理科学与资源研究所申请的专利一种基于机器学习的区域生态承载力动态预警方法及平台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：CN120654748B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202511143170.X，技术领域涉及：G06N3/0495；该发明授权一种基于机器学习的区域生态承载力动态预警方法及平台是由黄麟设计研发完成，并于2025-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于机器学习的区域生态承载力动态预警方法及平台在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的区域生态承载力动态预警方法及平台，本发明涉及人工智能与环境保护交叉技术领域，包括如下步骤：1采用双通道深度解耦网络分离输入数据中的区域不变性特征与区域特异性特征；2将区域不变性特征输入基模型生成初级预警信号。该基于机器学习的区域生态承载力动态预警方法及平台，通过双通道特征解耦机制，消除跨区域部署时的模型失效风险，使预警系统自动适应不同地理环境特征；动态元适配架构实现快速响应，在突发环境事件中快速生成精准区域补偿策略，相比全模型重训练效率得到提升；双闭环验证体系同步保障生态学原理合规性与工程鲁棒性，从根源上杜绝预警结果违背科学规律或响应滞后的问题。
本发明授权一种基于机器学习的区域生态承载力动态预警方法及平台在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的区域生态承载力动态预警方法，其特征在于，包括如下步骤： 1采用双通道深度解耦网络分离输入数据中的区域不变性特征与区域特异性特征； 2将区域不变性特征输入基模型生成初级预警信号； 3通过元学习控制器监测目标区域的数据漂移指标及突发事件信号，动态生成轻量化区域适配器的配置参数； 4利用配置后的轻量化区域适配器处理区域特异性特征，输出区域自适应补偿信号； 5融合初级预警信号与区域自适应补偿信号生成最终预警结果； 所述步骤1中双通道深度解耦网络通过以下方式实现特征正交分离： 区域不变性特征通道采用对抗训练约束，输出跨区域普适的生态承载力规律； 区域特异性特征通道通过互信息最小化约束，输出本地化环境敏感因子； 所述步骤3中轻量化区域适配器为超网络架构，其参数配置方式包括： 对渐进式数据漂移，启动神经元级增量微调； 对突发性事件，调用元知识库中匹配场景的适配策略注入参数。
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