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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利基于道路沉积物合成数据集的受体模型评价方法以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：CN119355234B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202411290182.0，技术领域涉及：G01N33/24；该发明授权基于道路沉积物合成数据集的受体模型评价方法以及装置是由洪念;王孜铖;谭倩设计研发完成，并于2024-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于道路沉积物合成数据集的受体模型评价方法以及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于道路沉积物合成数据集的受体模型评价方法以及装置，该方法包括：获取已知污染源成分谱；根据所述已知污染源成分谱，获取未知污染源成分谱；随机对数正态生成若干个道路沉积物的污染源贡献质量浓度；根据所述已知污染源成分谱、所述未知污染源成分谱以及所述污染源贡献质量浓度，生成合成数据集；将所述合成数据集输入受体模型，得到受体模型的溯源结果以及所述合成数据集中的污染源贡献率；根据所述溯源结果以及所述合成数据集中的所述污染源贡献率，得到所述受体模型的准确度。本发明实施例能够提高受体模型溯源结果评价的准确性，可以广泛应用于沉积物溯源技术领域。

本发明授权基于道路沉积物合成数据集的受体模型评价方法以及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于道路沉积物合成数据集的受体模型评价方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取已知污染源成分谱； 根据所述已知污染源成分谱，获取未知污染源成分谱； 随机对数正态生成若干个道路沉积物的污染源贡献质量浓度； 根据所述已知污染源成分谱、所述未知污染源成分谱以及所述污染源贡献质量浓度，生成合成数据集； 将所述合成数据集输入受体模型，得到受体模型的溯源结果以及所述合成数据集中的污染源贡献率； 根据所述溯源结果以及所述合成数据集中的所述污染源贡献率，得到所述受体模型的准确度； 其中，所述获取已知污染源成分谱，包括以下步骤： 获取道路沉积物的实际污染源的成分谱数据； 对所述成分谱数据进行归一化处理，得到所述已知污染源成分谱，计算公式为： 式中，Dik代表已知污染源成分谱；x1k,x2k,…,xik分别代表已知污染源成分谱中第1个元素的第k个已知污染源数据，第2个元素的第k个已知污染源数据，……，第i个元素的第k个已知污染源数据； 所述根据所述已知污染源成分谱，获取未知污染源成分谱，包括以下步骤： 根据所述已知污染源成分谱，获取所有已知污染源的浓度平均值； 将所述浓度平均值乘以随机数，得到未知污染源的浓度数据； 对所述未知污染源的浓度数据进行归一化处理，得到未知污染源成分谱，计算公式为： 式中，Eiuns代表未知污染源成分谱；x1uns,x2uns,…,xiuns分别代表未知污染源成分谱中第1个元素的未知污染源的浓度数据，第2个元素的未知污染源的浓度数据，……，第i个元素的未知污染源的浓度数据。

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