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龙图腾网获悉江西省水生生物保护救助中心申请的专利一种基于大数据的水生生物资源分析方法及系统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：CN120047054B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202510530075.9，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权一种基于大数据的水生生物资源分析方法及系统是由王生;彭乐根;石新源;文嗣鑫;金浩天;马文智;朱忆秋;余进祥设计研发完成，并于2025-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据的水生生物资源分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明实施例涉及水生生物管理技术领域，具体公开了一种基于大数据的水生生物资源分析方法及系统。本发明实施例通过规划多个监测点位，进行互联监测；进行数据清洗与标准化处理；进行相对重要指标的计算与统计；基于大数据技术，进行生态健康的比较分析；对相对重要信息和生态健康信息进行交互展示。能够规划多个监测点位，进行水生生物的互联监测，并进行相对重要指标的计算与统计，以及生态健康的比较分析，对相对重要信息和生态健康信息进行交互展示，能够实现高精度、多样性的采样，从而有效、准确的获取基本数据，提高资源分析的全面性、准确性，能够全面反映水生生态系统的生态健康特性，也为准确评估资源可持续利用潜力提供基础。

本发明授权一种基于大数据的水生生物资源分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据的水生生物资源分析方法，其特征在于，所述方法具体包括以下步骤： 获取水域基础信息，并规划多个监测点位，在多个所述监测点位，进行水生生物的互联监测，获取水生监测数据； 对所述水生监测数据进行数据清洗与标准化处理，生成标准监测数据； 从所述标准监测数据中，提取指标相关数据，根据所述指标相关数据，进行相对重要指标的计算与统计，生成相对重要信息； 其中，相对重要指标的计算公式为： ； 其中，代表第个鱼类品种，为第个鱼类品种的相对重要指标，为第个鱼类品种的投放数量比例，为第个鱼类品种的渔获物比例，为监测数量比例； 基于大数据技术，对所述标准监测数据进行生态健康的比较分析，生成生态健康信息； 对所述相对重要信息和所述生态健康信息进行交互展示； 所述获取水域基础信息，并规划多个监测点位，在多个所述监测点位，进行水生生物的互联监测，获取水生监测数据具体包括以下步骤： 获取水域基础信息； 从所述水域基础信息中，提取水域电子地图； 根据所述水域电子地图，规划多个监测点位； 在多个所述监测点位，进行水生生物的互联监测，获取水生监测数据，所述水生监测数据包括水质数据、鱼类数据、浮游生物数据和底栖动物数据； 所述在多个所述监测点位，进行水生生物的互联监测，获取水生监测数据具体包括以下步骤： 生成并向多个所述监测点位发送监测指令； 接收多个直接监测数据； 对多个所述直接监测数据进行分析，将多个所述监测点位划分为多个反馈点位和多个异常点位； 根据预设的点位互联信息，从多个所述反馈点位中，选择多个所述异常点位对应的辅助点位； 通过多个所述辅助点位，辅助获取多个所述异常点位的间接监测数据； 对多个所述直接监测数据和多个所述间接监测数据进行综合整理，得到水生监测数据； 所述对多个所述直接监测数据进行分析，将多个所述监测点位划分为多个反馈点位和多个异常点位具体包括以下步骤： 步骤S101431，获取多个监测点位的直接监测数据； 步骤S101432，计算所有点位直接监测数据的均值向量，以量化监测指标间的统计关系，得到所有监测指标的均值水平； 步骤S101433，计算每个监测点位的直接监测数据与所有监测指标的均值水平的偏离程度，得到每个监测点位对应的个体异常分数； 步骤S101434，依据监测点位的实际地理空间位置，构建点位间的邻接关系网络，并通过计算点位之间的空间邻近度，形成邻接矩阵，并归一化，得到点位间归一化的空间邻接权重矩阵； 步骤S101435，利用点位间归一化的空间邻接权重矩阵对每个监测点位对应的个体异常分数进行加权修正，得到每个监测点位的综合异常评分； 步骤S101436，将直接监测数据划分为不同生态类别，得到不同生态类别监测数据，将不同生态类别监测数据作为输入重复步骤S101431至步骤S101435，得到不同类别的综合异常评分，给定生态类别权重，将不同类别的综合异常评分利用生态类别权重进行加权组合，得到生态类别加权调整的最终异常评分。

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江西省水生生物保护救助中心，其通讯地址为：330000 江西省南昌市青山湖区科技大道198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”。

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