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龙图腾网获悉中国地质大学(武汉)申请的专利一种洪涝易发性预测模型的处理方法、装置以及处理设备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：CN119130185B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202411187109.0，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权一种洪涝易发性预测模型的处理方法、装置以及处理设备是由王伦澈;罗增良;于涵;覃文敏;潘翠红设计研发完成，并于2024-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种洪涝易发性预测模型的处理方法、装置以及处理设备在说明书摘要公布了：本申请提供了一种洪涝易发性预测模型的处理方法、装置以及处理设备，提供了一种新颖的模型训练架构，通过基于一维多特征结构化数据的单样本数据增强方法，并耦合应用一致性正则化半监督学习方法，减少了数据问题带来的预测结果不稳定性，可以效果较佳地进完成模型训练，提供模型的洪涝易发性预测精度，具有良好的实际应用价值。

本发明授权一种洪涝易发性预测模型的处理方法、装置以及处理设备在权利要求书中公布了：1.一种洪涝易发性预测模型的处理方法，其特征在于，所述方法包括： 获取洪涝清单数据集，其中，所述洪涝清单数据集包括携带标签的第一洪涝清单数据集和未携带所述标签的第二洪涝清单数据集，所述标签标识对应的洪涝清单数据部分是否存在洪涝发生情况，所述洪涝清单数据集以预设的洪涝影响因子的定量值作为特征； 基于k-means聚类方法和SMOTE方法，对所述洪涝清单数据中的所述第二洪涝清单数据集，进行单样本数据增强，得到增强数据集； 在所述洪涝清单数据集和所述增强数据集这两种数据集的基础上，结合一致性正则化半监督学习方法，训练多层感知器模型，得到洪涝易发性预测模型，其中，所述洪涝易发性预测模型用于基于模型所输入洪涝影响因子特征值来预测对应的洪涝易发性； 所述基于k-means聚类方法和SMOTE方法，对所述洪涝清单数据中的所述第二洪涝清单数据集，进行数据增强，得到增强数据集，包括： 对所述洪涝清单数据中的所述第二洪涝清单数据集，通过所述k-means聚类方法进行聚类，并得到多个聚类类别； 针对多样本聚类类别，采用所述SMOTE方法在所述多样本聚类类别包括的多个样本之间生成新的样本，同时不对单样本聚类类别包括的样本进行处理，以此实现对所述所述洪涝清单数据实现数据增强，并得到所述增强数据集； 对于所述一致性正则化半监督学习方法，有以下配置内容： 采用二分类交叉熵损失来代替原有的损失项； 所述第二洪涝清单数据集和所述增强数据集分别进行模型预测，得到两个方面的输出概率分布，并通过KL散度计算所述两个方面输出概率分布之间的距离作为无监督损失项； 所述第一洪涝清单数据集进行模型预测后的损失作为监督损失项； 总体损失为所述监督损失项和λ倍所述无监督损失项的和。

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中国地质大学(武汉)，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市洪山区鲁磨路388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”。