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龙图腾网获悉湖南工商大学申请的专利一种基于贝叶斯网络的粮食安全韧性影响因素分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：CN121032312B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202511156707.6，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权一种基于贝叶斯网络的粮食安全韧性影响因素分析方法是由方晓萍;张慧;谢小良设计研发完成，并于2025-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于贝叶斯网络的粮食安全韧性影响因素分析方法在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于贝叶斯网络的粮食安全韧性影响因素分析方法。涉及粮食安全领域。该方法包括：通过斯皮尔曼等级相关系数法、调整后的R2最大准则最优子集、随机森林特征重要性评估三种方法筛选粮食安全韧性影响因素，再以并集法确定指标；利用自然断点法，通过最小化组内方差和最大化组间方差，将定量指标转为高、中、低三类定性指标；以粮食安全韧性为因变量、最终指标为自变量，用模拟退火算法构建三层贝叶斯网络，经贝叶斯信息准则评分函数评估迭代获最佳结构；基于此，用逆向推理法，设粮食安全韧性为高的概率，计算各指标逆向推理概率及变化，分析影响效果。本申请纳入多种因素，可系统全面分析各因素影响效果。

本发明授权一种基于贝叶斯网络的粮食安全韧性影响因素分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于贝叶斯网络的粮食安全韧性影响因素分析方法，其特征在于，所述方法包括： 采用斯皮尔曼等级相关系数法、调整后的R2最大准则最优子集、随机森林特征重要性评估三种方法分别对粮食安全韧性的影响因素进行筛选，再通过并集法确定影响因素指标； 利用自然断点法，通过最小化组内方差和最大化组间方差，将所述影响因素指标中的定量影响因素指标转换为高、中、低三类定性指标，得到最终影响因素指标； 以粮食安全韧性为因变量，以所述最终影响因素指标为自变量，利用模拟退火算法构建三层贝叶斯网络，通过贝叶斯信息准则评分函数评估网络结构，迭代获得最佳网络结构；该三层贝叶斯网络包含多层节点，具体包括目标节点、基础因素节点和衍生因素节点；目标节点包括粮食安全韧性；基础因素节点包括：平均温度、农用化肥施用纯折量、水资源总量、农林水事务财政支出和农村居民人均可支配收入；衍生因素节点包括日照、风速、空气污染物数、文化体育与传媒财政支出、农业气象观测站点个数、降水量、农村居民消费价格指数、社会保障和就业财政支出、科学技术财政支出和医疗卫生财政支出； 基于所述最佳网络结构，利用贝叶斯网络逆向推理方法，设置因变量粮食安全韧性为高的概率，计算各最终影响因素指标的逆向推理概率及变化情况，分析各最终影响因素指标的影响效果； 以粮食安全韧性为因变量，以所述最终影响因素指标为自变量，利用模拟退火算法构建三层贝叶斯网络，通过贝叶斯信息准则评分函数评估网络结构，迭代获得最佳网络结构，包括： 构建三层贝叶斯网络；其中，所述三层贝叶斯网络包括第一层、第二层和第三层，所述第一层用于获取因变量，所述因变量为粮食安全韧性；所述第二层随机选择3-5个自变量直接指向所述因变量，所述第三层用于令剩余自变量指向第二层的自变量，并允许剩余自变量与第二层的自变变量之间的连接，但不能有自环； 初始化模拟退火参数；其中，所述模拟退火参数包括最大迭代次数、初始化温度和冷却速率； 基于初始化的模拟退火参数，随机初始化所述三层贝叶斯网络的网络结构，并通过添加、删除或反转一条边，对当前网络结构进行小幅度扰动，使用贝叶斯信息准则评分函数评估网络结构，根据评分变化和温度决定是否接受新结构，若评分值增加，则接受，若评分值减少，则以设定概率接受较差解，逐步降低温度，减少接受较差解的概率，直到评分值不再增加，最终得到模拟退火算法构建的贝叶斯网络作为最佳网络结构；其中，所述贝叶斯信息准则评分函数为： 其中，BIC为评分值，n是样本数量，k是模型的参数数量，L是模型的似然值； 基于所述最佳网络结构，利用贝叶斯网络逆向推理方法，设置因变量粮食安全韧性为高的概率，计算各最终影响因素指标的逆向推理概率及变化情况，分析各最终影响因素指标的影响效果，包括： 所述贝叶斯网络逆向推理方法是通过计算事件的后验概率，实现从结果推断原因的过程，其中，所述后验概率的计算公式为： 其中是因变量Y已知的条件下自变量X的后验概率，即因素的影响效果，是似然函数，即自变量X成立的条件下观察到的因变量Y的概率，是自变量X的先验概率，是因变量Y的边缘概率，通过全概率公式计算； 所述影响效果的分析方式为：将逆向推理概率与正向推理概率对比，若某因素高的概率增加，则确定该因素具有正向促进作用；若某因素低的概率增加，则确定该因素具有反向抑制作用。

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湖南工商大学，其通讯地址为：410205 湖南省长沙市岳麓区岳麓大道569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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