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龙图腾网获悉浙江省地矿科技有限公司申请的专利一种地质灾害危险性评价方法、设备、介质及产品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：CN120562880B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202510755785.1，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权一种地质灾害危险性评价方法、设备、介质及产品是由袁波;张俞;熊瑾君;郭方成;曹一烽;万里航;虎啸设计研发完成，并于2025-06-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种地质灾害危险性评价方法、设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本发明公开了一种地质灾害危险性评价方法、设备、介质及产品，涉及数据处理领域。方法包括：根据地质环境数据的密集程度将被评价区域划分为源域和目标域；确定跨区域共享特征并进行降维去噪优化得到优化特征集；构建含梯度反转层的域对抗神经网络，基于源域优化特征集预训练得到源域预训练模型；在对抗训练中通过梯度反转层反转梯度方向，减小源域与目标域的特征分布差异得到跨区域适配模型；利用该模型对目标域优化特征集进行数据扩充处理得到目标域扩充数据；最后根据目标域扩充数据进行地质灾害危险性评价，得到目标域的地质灾害危险性评价结果。本发明可以缓解数据稀缺区域因数据量不够，导致评价精度不足的问题。

本发明授权一种地质灾害危险性评价方法、设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种地质灾害危险性评价方法，其特征在于，包括： 根据被评价区域的地质环境数据的密集程度，将所述被评价区域划分为源域和目标域，其中所述源域的数据密集程度大于所述目标域的数据密集程度； 根据所述源域和所述目标域的地质环境数据，确定跨区域共享特征，所述跨区域共享特征包括坡度、岩性组合及历史灾害密度中的至少一种； 通过主成分分析法对所述跨区域共享特征进行降维去噪优化，得到优化特征集，所述优化特征集包括源域优化特征集和目标域优化特征集； 在构建了包含梯度反转层的域对抗神经网络作为预设的深度学习模型的情况下，基于所述源域优化特征集对所述深度学习模型进行预训练，得到源域预训练模型； 在对所述源域预训练模型进行对抗训练的过程中，通过梯度反转层在反向传播时反转梯度方向，以减小所述源域与所述目标域的特征分布差异，得到跨区域适配模型； 通过所述跨区域适配模型对所述目标域优化特征集进行数据进行扩充处理，得到目标域扩充数据； 根据所述目标域扩充数据进行地质灾害危险性评价，得到所述目标域的地质灾害危险性评价结果； 在对所述源域预训练模型进行对抗训练的过程中，包括： 根据所述目标域的地质灾害的空间分布特征，生成所述目标域的地质灾害空间关联性矩阵； 基于所述地质灾害空间关联性矩阵，构建空间连续性约束函数，所述空间连续性约束函数用于量化地质灾害的空间关联强度； 根据所述空间连续性约束函数，生成满足域分布一致性和地质空间连续性的空间约束特征； 基于所述空间约束特征，评估所述目标域的特征对齐后的模型泛化性能，得到性能评估指标； 根据所述性能评估指标，确定所述源域与所述目标域的初始权重； 根据所述目标域的实时数据增量和所述初始权重，动态调整所述源域与所述目标域的权重分配。

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