大连理工大学王鑫获国家专利权
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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利一种利用深度学习的全空域突发火灾气溶胶来源解析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：CN120705558B 。
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：202511149112.8，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种利用深度学习的全空域突发火灾气溶胶来源解析方法是由王鑫;陈杨;金宏春设计研发完成，并于2025-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种利用深度学习的全空域突发火灾气溶胶来源解析方法在说明书摘要公布了：本发明属于环境监测与人工智能技术领域，公开一种利用深度学习的全空域突发火灾气溶胶来源解析方法。本发明通过构建“天‑空‑地”全空域一体化应急监测网络，整合静止轨道卫星、长航时无人机和移动监测车的实时数据；设计动态更新的深度学习‑PMF混合模型，利用时空图神经网络和变分自编码器解析火灾污染特征，将解析结果作为约束条件，优化PMF模型以实现火灾污染源的精准解析；建立全流程快速响应机制，实现从火灾监测到溯源解析的自动化处理；同时通过在线平台持续优化模型参数，提升突发火灾的溯源准确率。该算法通过深度学习与PMF算法的结合，有效处理全空域海量复杂数据，实现对突发火灾气溶胶来源的精准、动态解析。
本发明授权一种利用深度学习的全空域突发火灾气溶胶来源解析方法在权利要求书中公布了：1.一种利用深度学习的全空域突发火灾气溶胶来源解析方法，其特征在于，步骤如下： 1构建“天-空-地”全空域一体化应急监测网络； 2设计动态更新的深度学习-PMF混合模型，通过时空图神经网络解析火区污染物传输路径、变分自编码器提取火灾的动态源谱特征，将时空图神经网络输出的污染物传输路径的概率矩阵和变分自编码器生成的火灾的动态源谱特征作为约束，约束PMF模型，实现火灾污染源的精准解析； 3建立全流程快速响应机制，实现从火灾监测到溯源解析的自动化处理； 4通过在线平台持续优化深度学习-PMF混合模型参数，提升突发火灾的溯源准确率。
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