同济大学贾一非获国家专利权
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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种量化城市扩张对绿色空间的胁迫效应的方法及装置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:CN119862430B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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:202411764170.7,技术领域涉及:G06F18/23;该发明授权一种量化城市扩张对绿色空间的胁迫效应的方法及装置是由贾一非;卢星昊;王云才设计研发完成,并于2024-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种量化城市扩张对绿色空间的胁迫效应的方法及装置在说明书摘要公布了:本发明实施例提供了一种量化城市扩张对绿色空间的胁迫效应的方法及装置。该方法包括:获取多个城市区域的城市扩张数据以及绿色空间数据;城市扩张数据包括多种城市扩张特征,绿色空间数据包括多种绿色空间特征;根据多个城市区域的绿色空间数据中的各种绿色空间特征,对多个城市区域进行聚类;针对任意一个聚类簇,以聚类簇中的城市区域的城市扩张数据以及绿色空间数据,对机器学习模型进行训练,得到聚类簇对应的绿色空间数据预测模型;使用解释器模型对该预测模型进行解释,确定聚类簇下各种城市扩张特征对绿色空间特征的胁迫效应的正负和强弱。如此一来,可以通过机器学习与解释器的结合来有效量化城市扩张对于绿色空间的胁迫效应。
本发明授权一种量化城市扩张对绿色空间的胁迫效应的方法及装置在权利要求书中公布了:1.一种量化城市扩张对绿色空间的胁迫效应的方法,其特征在于,所述方法包括: 获取多个城市区域的城市扩张数据以及绿色空间数据;其中,所述城市扩张数据包括多种城市扩张特征,所述绿色空间数据包括多种绿色空间特征; 根据多个城市区域的绿色空间数据中的各种绿色空间特征,对多个城市区域进行聚类,得到多个聚类簇; 针对任意一个聚类簇,以所述聚类簇中的城市区域的城市扩张数据为样本,以对应的绿色空间数据为标签,对机器学习模型进行训练,得到所述聚类簇对应的绿色空间数据预测模型;使用解释器模型对所述聚类簇对应的绿色空间数据预测模型进行解释,确定所述聚类簇下各种城市扩张特征对绿色空间特征的胁迫效应的正负和强弱。
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