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龙图腾网获悉中南大学申请的专利一种基于非线性核映射的地理加权回归模型及其建模方法和应用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：CN120277638B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510775991.9，技术领域涉及：G06F18/27；该发明授权一种基于非线性核映射的地理加权回归模型及其建模方法和应用是由邓浩;喻姝研;郑扬;高士娟;刘占坤;陈进;毛先成设计研发完成，并于2025-06-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于非线性核映射的地理加权回归模型及其建模方法和应用在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于非线性核映射的地理加权回归模型及其建模方法和应用。该模型首先获取含空间位置的地球化学样本数据，构建标准化的样本集，接着根据样本集，构建初始地理加权回归模型，并求解其参数向量的线性最优解，再根据样本集，重构局部权重，并进行自适应带宽优化，生成地理加权回归的自适应空间权重矩阵，然后通过非线性核函数，获取核化地理加权回归模型。该模型基于核映射‑空间权重的联合非线性体系，实现了地理模型中非线性问题局部线性化的技术目的。将该模型用于地球化学异常识别中，可显著提高异常检测精度和稳定性，尤其是可以更加准确的识别弱异常区域，为深层矿产资源勘探提供高效精准的技术手段。

本发明授权一种基于非线性核映射的地理加权回归模型及其建模方法和应用在权利要求书中公布了：1.一种基于非线性核映射的地理加权回归建模方法，其特征在于，包括： 步骤S1、获取含空间位置的地球化学样本数据，构建标准化的样本集； 步骤S2、根据标准化样本集，构建初始地理加权回归模型，并求解其参数向量的线性最优解； 步骤S3、根据标准化样本集，采用高斯权重函数计算局部权重，并进行自适应带宽优化，生成地理加权回归的自适应空间权重矩阵； 步骤S4、根据初始地理加权回归模型，采用非线性核函数，通过隐式映射将样本集中的原始特征转换至高位空间，获取核化地理加权回归模型； 所述初始地理加权回归模型中特征向量的线性最优解的求解过程为：通过局部加权最小二乘估计空间变化的回归系数获取其目标位置的目标函数，再将其转化为损失函数的矩阵形式，进行求导，即得； 所述核化地理加权回归模型的获取过程为： 步骤S4-1、通过隐式映射将原始特征映射至高维空间，并定义高维空间损失函数； 步骤S4-2、根据高斯核函数与步骤S4-1所述的隐式映射，构造核矩阵； 步骤S4-3、根据再生核希尔伯特空间理论，通过正则化将非线性的高维空间参数向量转化为高维特征的线性组合，代入目标函数后将其转化为仅含核矩阵和正则化项的核化目标函数。

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