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龙图腾网获悉武汉纺织大学申请的专利应用于岩土参数数据采集的稀疏数据概率分布建模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：CN119720809B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202510220902.4，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权应用于岩土参数数据采集的稀疏数据概率分布建模方法是由李俊祥;董志鹏;曹龙超;徐默然;张心心;蔡旺设计研发完成，并于2025-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本应用于岩土参数数据采集的稀疏数据概率分布建模方法在说明书摘要公布了：本发明涉及岩土参数分析技术领域，公开了一种应用于岩土参数数据采集的稀疏数据概率分布建模方法，根据采集到样本数据及样本数量建立稀疏数据集；基于稀疏数据集，采用高斯函数作为核函数，通过核密度估计算法获取近似概率密度函数和近似累积分布函数；获取稀疏数据集的经验累积分布函数；通过近似累积分布函数和经验累积分布函数的差值获取最大绝对差异；将若干随机的带宽参数作为染色体的初始群体，通过遗传算法对最大绝对差异进行优化求解，获取最大适应度对应的染色体作为近似概率密度函数和近似累积分布函数的最优带宽参数；将最优带宽参数代入近似概率密度函数和近似累积分布函数，获得目标近似概率密度函数和目标近似累积分布函数。

本发明授权应用于岩土参数数据采集的稀疏数据概率分布建模方法在权利要求书中公布了：1.一种应用于岩土参数数据采集的稀疏数据概率分布建模方法，其特征在于，包括： 根据采集到样本数据及样本数量建立稀疏数据集； 基于所述稀疏数据集，采用高斯函数作为核函数，通过核密度估计算法获取近似概率密度函数和近似累积分布函数； 获取所述稀疏数据集的经验累积分布函数； 通过所述近似累积分布函数和所述经验累积分布函数的差值获取最大绝对差异； 将若干随机的带宽参数作为染色体的初始群体，通过遗传算法对所述最大绝对差异进行优化求解，获取最大适应度对应的染色体作为所述近似概率密度函数和所述近似累积分布函数的最优带宽参数； 将所述最优带宽参数代入所述近似概率密度函数和所述近似累积分布函数，获得目标近似概率密度函数和目标近似累积分布函数； 其中，所述近似概率密度函数为： ； 所述近似累积分布函数为： ； 其中，xi∈稀疏数据集{x1,x2,…,xn}，n为所述稀疏数据集的样本数量；h0为待优化的带宽参数；K*为核函数，x为输入值，表示在x处的近似概率密度函数；为标准正态累积分布函数； 基于所述稀疏数据集，获取所述稀疏数据集的经验累积分布函数，包括： ； ； 其中，xi∈稀疏数据集{x1,x2,…,xn}；x为输入值；n为所述稀疏数据集的样本数量； 通过所述近似累积分布函数和所述经验累积分布函数的差值获取最大绝对差异，包括： ； 其中Dmax为待优化的目标函数； 随机生成N条染色体，得到所述初始群体{h1,h2,…,hN}； 对所述待优化的目标函数取倒数，得到适应度函数： ； 利用所述适应度函数计算所述初始群体{h1,h2,…,hN}的适应度值{f1,f2,…,fN}。

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