江西省自然资源事业发展中心;武汉中地云申科技有限公司胡辉获国家专利权
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龙图腾网获悉江西省自然资源事业发展中心;武汉中地云申科技有限公司申请的专利基于知识图谱与时空特征融合的滑坡易发性预测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：CN120929974B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202511458029.9，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权基于知识图谱与时空特征融合的滑坡易发性预测方法是由胡辉;廖明;顾华奇;罗显刚;伍威;徐世亮设计研发完成，并于2025-10-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于知识图谱与时空特征融合的滑坡易发性预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及地质灾害监测预警技术领域，公开了基于知识图谱与时空特征融合的滑坡易发性预测方法，该方法包括：利用图神经网络从地质知识图谱中提取推理特征向量；利用卷积神经网络从多源空间数据中提取空间特征向量；利用Transformer模型从降雨时间序列数据中提取时序特征向量；基于所述推理特征向量生成注意力权重，并利用该权重对空间与时序特征向量进行自适应加权融合，得到融合特征向量；将融合特征向量输入预测模型，输出滑坡发生概率。本发明通过引入知识图谱中的地质先验知识来指导时空特征的融合过程，使模型能够聚焦于关键致灾因子组合，显著提升了预测的准确性和可靠性，同时增强了模型的可解释性。
本发明授权基于知识图谱与时空特征融合的滑坡易发性预测方法在权利要求书中公布了：1.基于知识图谱与时空特征融合的滑坡易发性预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、从预设的地质知识图谱中提取推理特征向量； 步骤S1中，所述提取推理特征向量具体包括： 利用图神经网络对所述地质知识图谱中的实体进行嵌入学习，得到实体嵌入向量； 基于所述实体嵌入向量计算实体间的关联强度，并结合预设的状态变迁路径概率，生成所述推理特征向量； S2、利用卷积神经网络从多源空间数据中提取空间特征向量； S3、利用Transformer模型从降雨时间序列数据中提取时序特征向量； S4、基于所述推理特征向量生成注意力权重，并利用所述注意力权重对所述空间特征向量和所述时序特征向量进行加权融合，得到融合特征向量； S5、将所述融合特征向量输入至预测模型，输出滑坡发生概率。
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