买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉自然资源部第一海洋研究所申请的专利基于适宜性评价的海洋立体空间高潜力区识别布局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：CN120611876B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202511111354.8，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权基于适宜性评价的海洋立体空间高潜力区识别布局方法是由李彦平;朱子晨;刘晓;王泉斌;王硕;徐赛娅;郑文静设计研发完成，并于2025-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于适宜性评价的海洋立体空间高潜力区识别布局方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于适宜性评价的海洋立体空间高潜力区识别布局方法，涉及海洋空间规划管理技术领域，收集海域自然、社会、生态数据及历史立体确权项目案例，进行预处理构建海域立体空间基础数据库；基于图神经网络分析历史立体确权案例，构建用海活动‑空间层关系图谱；利用用海活动‑空间层关系图谱，分析历史项目中不同用海活动组合的兼容性。本发明通过构建多维度适宜性评价体系与兼容性概率矩阵，能够识别同时满足自然条件、生态约束和社会需求的高潜力区，且利用分层加权叠加分析避免了传统二维规划的平面冲突，立体分层利用规则优化了竖向空间资源配置，使得同一海域可兼容多种用海活动，减少了低效或冲突性布局。

本发明授权基于适宜性评价的海洋立体空间高潜力区识别布局方法在权利要求书中公布了：1.基于适宜性评价的海洋立体空间高潜力区识别布局方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、收集海域自然、社会、生态数据及历史立体确权项目案例，进行预处理构建海域立体空间基础数据库； S2、基于图神经网络分析历史立体确权案例，构建用海活动-空间层关系图谱，具体包括： 以历史立体确权案例为基础，将用海活动类型与空间层定义为图谱中的两类节点，节点属性包括用海活动的类型、空间范围、时间特征以及空间层的物理和生态属性，历史立体确权案例中的交互关系作为边，边属性记录冲突强度，并统一节点与边的属性编码格式，空间层节点需通过活动节点间接连通，剔除孤立节点或冗余边，形成结构化的初始图谱； 采用图神经网络对初始图谱进行训练，学习节点和边的潜在特征表示，输入为节点初始特征与图结构信息，输出为节点和边的低维嵌入向量，其中，节点嵌入融合活动类型与空间层的语义特征，边嵌入编码兼容性或冲突的潜在模式，得到训练完成的图神经网络模型； 基于训练好的图神经网络模型，对图谱中任意活动-空间层组合的兼容性进行概率量化，通过计算节点嵌入相似度与边嵌入权重值，生成兼容性概率矩阵，同时，建立图谱动态更新机制，将新确权案例中的活动、空间层及关系数据实时融入图谱，重训练更新模型参数，输出可解释的用海活动-空间层关系图谱； 节点嵌入相似度的表达式，如下： ； 式中，为节点嵌入相似度，为用海活动节点和空间层节点s的嵌入向量，为向量范数，为可学习权重矩阵，用于非线性特征交互，为向量拼接操作，为平衡系数，设为0.5； 边嵌入权重值的表达式，如下： ； 式中，为边嵌入权重值，为边的初始嵌入，为边特征变换矩阵，q为注意力权重向量，为激活函数，为可学习的参数向量，为边特征与两端节点嵌入的拼接结果经过线性变换后的高阶表示； 兼容性概率矩阵的表达式，如下： ； 式中，为兼容性概率矩阵，表示用海活动在空间层s的兼容概率，为控制系数，控制概率分布尖锐程度，为强兼容，为高冲突； S3、利用用海活动-空间层关系图谱，分析历史项目中不同用海活动组合的兼容性，提取兼容与冲突模式； S4、结合历史模式，使用图神经网络模型预测新用海活动组合的兼容概率，识别潜在冲突； S5、基于层次分析法确定权重，对用海活动进行分层适宜性评价，生成评分图斑，并结合兼容概率预测结果，划分高、中、低潜力区； S6、基于高潜力区，推荐优化布局方案，匹配高潜力区的布局需求。

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自然资源部第一海洋研究所，其通讯地址为：266061 山东省青岛市崂山区仙霞岭路6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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。