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龙图腾网获悉西藏大学申请的专利一种基于类别型特征提升的滑坡易发性评价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：CN119537846B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411610924.3，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于类别型特征提升的滑坡易发性评价方法是由吴华;朱康成;张晨光;许童;胡森;尚梦;王澳华;孔玉忠;潘育萌设计研发完成，并于2024-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于类别型特征提升的滑坡易发性评价方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于类别型特征提升的滑坡易发性评价方法，属于滑坡预测领域，该方法包括：预处理获取到的滑坡灾害研究区域的多类数据，导出滑坡点对应的评价因子原始数值，得到原始数据集，对类别型特征提升算法进行训练，并进行网格搜索，得到具有最优参数的类别型特征提升算法，并利用自适应增强模型作为元学习器，将具有最优参数的类别型特征提升算法作为基学习器进行自适应增强集成，得到集成模型；将训练集代入集成模型进行训练模拟，并将栅格点导入已训练的集成模型进行滑坡灾害易发性评价，输出滑坡灾害易发性预测图；本发明解决了现有不同的机器学习模型对复杂数据的适应能力低以及易发性评价的准确性低的问题。

本发明授权一种基于类别型特征提升的滑坡易发性评价方法在权利要求书中公布了：1.一种基于类别型特征提升的滑坡易发性评价方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、对获取的滑坡灾害研究区域的多类数据进行预处理，将滑坡灾害研究区域中全部滑坡点对应的所有初始评价因子原始数值导出，得到原始数据集； S2、利用类别型特征提升算法建立类别型特征提升模型，并利用原始数据集对类别型特征提升模型进行训练，将曲线下面积作为训练指标，利用网格搜索算法搜索类别型特征提升模型的最优参数，得到具有最优参数的类别型特征提升模型； S3、利用自适应增强模型，并结合具有最优参数的类别型特征提升模型进行自适应增强集成，得到自适应增强-类别型特征提升集成模型； S4、对原始数据集进行数据处理，得到优化数据集，并利用优化数据集对自适应增强-类别型特征提升集成模型进行训练模拟，得到已训练的自适应增强-类别型特征提升集成模型，利用评价指标测试已训练的自适应增强-类别型特征提升集成模型的精度； S5、根据已训练的自适应增强-类别型特征提升集成模型，利用类别型特征提升分类器生成多个决策树并对滑坡灾害研究区域内的栅格点进行预测，并利用自适应增强分类器进行汇总，输出每一个栅格单元对应的易发性概率值； S6、利用自然断点法处理易发性概率值，得到滑坡灾害易发性评价结果，输出滑坡灾害易发性预测图。

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西藏大学，其通讯地址为：850000 西藏自治区拉萨市江苏路36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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