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龙图腾网获悉重庆大学;重庆市生态环境监测中心申请的专利基于二阶优化隐特征分析的水华监测数据插补方法和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：CN119671033B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202411727016.2，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权基于二阶优化隐特征分析的水华监测数据插补方法和装置是由杨兵;葛淼;李宏;蒋晶;王兰;吴昊;刘强;蔡宇;刘浩;李灵星;刘念设计研发完成，并于2024-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于二阶优化隐特征分析的水华监测数据插补方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开基于二阶优化隐特征分析的水华监测数据插补方法和装置，具体包括以下步骤：S1：从服务器采集历史水华监测数据并进行存储；S2：根据存储的历史水华监测数据构造水华监测数据矩阵V；S3：根据历史水华监测数据和水华监测数据矩阵V构造目标损失函数，输出精度最高的水华监测数据插补值。本发明专门作用于水华监测数据，能够进行符合统计规律的、准确度高的水华监测数据插补，以实现对缺失水华监测数据的插补。可广泛应用在水华监测、环境监测等领域。

本发明授权基于二阶优化隐特征分析的水华监测数据插补方法和装置在权利要求书中公布了：1.基于二阶优化隐特征分析的水华监测数据插补方法，其特征在于，具体包括以下步骤： S1：从服务器采集历史水华监测数据并进行存储； S2：根据存储的历史水华监测数据构造水华监测数据矩阵V； S3：根据历史水华监测数据和水华监测数据矩阵V构造目标损失函数，输出精度最高的水华监测数据插补值； 所述S3包括： S3-1：初始化水华监测数据插补过程中所涉及的过程参数； S3-2：构造目标损失函数ε； S3-3：对构造的目标损失函数ε进行训练迭代； S3-4：判断损失函数ε在Γ上训练迭代过程是否收敛，若是则终止迭代，若否则继续迭代； S3-5：输出水华监测数据插补值并存储； 所述S3-3中，练迭代公式为： 其中，表示ε在τ-1个训练迭代轮次对的一阶负梯度信息；表示时间隐特征矩阵T中的第i个行向量；表示ε在τ-1的训练迭代轮次对的一阶负梯度信息；表示各类传感器监测指标隐特征矩阵S中第j个行向量；表示将所有和分量向量组合成的一阶负梯度信息；表示与对应由所有和分量向量组合成的一个的更新增量向量；CGD表示共轭梯度二阶求解器；γ是阻尼项系数；ρ表示共轭梯度二阶求解器的收敛精度；M表示共轭梯度二阶求解器的最大迭代轮次；表示与对应的，用于更新隐特征向量的更新增量；表示与对应的，用于更新特征向量的更新增量；表示时间隐特征矩阵T中第i个行向量的第τ个训练迭代轮次的值；表示时间隐特征矩阵T中第i个行向量的第τ-1个训练迭代轮次的值；表示各类传感器监测指标隐特征矩阵S中第j个行向量的第τ个训练迭代轮次的值；表示各类传感器监测指标隐特征矩阵S中第j个行向量的第τ-1个训练迭代轮次的值。

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重庆大学;重庆市生态环境监测中心，其通讯地址为：400044 重庆市沙坪坝区沙正街174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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