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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种河道边坡生态修复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：CN118917712B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202410919119.2，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权一种河道边坡生态修复方法是由尹海龙;胡意杨;徐祖信设计研发完成，并于2024-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种河道边坡生态修复方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种河道边坡生态修复方法，包括：获取河道边坡生态修复方案，对所述河道边坡生态修复方案进行编码，得到边坡矩阵；通过边坡矩阵对深度学习模型进行训练，得到训练好的解码器，通过专家打分法基于当前河道边坡对河道边坡生态修复方案进行评价，得到评价分值，根据边坡矩阵及评价分值对评价模型进行优化，得到优化后的评价模型；通过训练好的解码器迭代生成初始边坡矩阵，通过优化后的评价模型对迭代生成的初始边坡矩阵进行评价，根据评价结果，得到最优边坡矩阵；对最优边坡矩阵进行解码，得到当前河道边坡的最优生态修复方案，根据最优河道边坡生态修复方案对当前河道边坡进行方案设置以实现生态修复。

本发明授权一种河道边坡生态修复方法在权利要求书中公布了：1.一种河道边坡生态修复方法，其特征在于，包括： 获取河道边坡生态修复方案，对所述河道边坡生态修复方案进行编码，得到边坡矩阵； 其中，对所述河道边坡生态修复方案进行编码的过程包括： 获取所述河道边坡生态修复方案中使用的材料和设置位置； 构建初始编码序列和材料和标号的编号关系，其中初始编码序列根据不同材料的类型设置有对应的编码位置，根据材料的类型和对应标号，对初始编码序列进行填写，生成编码结果，并构建初始边坡矩阵，根据材料的在河道边坡方案中的设置位置将编码结果填写到初始边坡矩阵中，得到边坡矩阵； 构建深度学习模型，通过边坡矩阵对深度学习模型进行训练，得到训练好的解码器； 其中所述深度学习模型采用变分自编码器，其中变分自编码器采用编码器-解码器结构，所述边坡矩阵作为编码器的输入，解码器的输出为边坡矩阵； 编码器与解码器之间存在隐空间，其中隐空间包含隐变量，其中输入空间、隐空间、输出空间均属于整数空间； 其中，在隐空间中随机调整选择隐变量，并使用隐变量通过解码器生成对应的边坡矩阵，生成的边坡矩阵属于符合现有方案的规律，但是现有方案没有提供的相关方案，通过衡量解码器生成的边坡矩阵评分最大化作为目标进行隐变量的优化选择，生成最终的边坡矩阵作为重新设计或者当前设计的边坡方案； 构建评价模型，通过专家打分法基于当前河道边坡对河道边坡生态修复方案进行评价，得到评价分值； 其中，所述评价模型采用卷积神经网络，所述卷积神经网络的结构包括：输入层、三个卷积层、两个全连接层，及输出层； 根据边坡矩阵及评价分值对评价模型进行优化，得到优化后的评价模型； 通过训练好的解码器迭代生成初始边坡矩阵，通过优化后的评价模型对迭代生成的初始边坡矩阵进行评价，根据评价结果，得到最优边坡矩阵； 其中，最优边坡矩阵的获得过程包括： 根据训练好的解码器的输入构建并初始化种群，其中所述种群包括若干个个体，其中所述个体中包括不同的隐参数；设置目标函数、适应度及种群更新方法，其中目标函数为训练好的解码器生成边坡矩阵的评价分值最大化；根据目标函数、适应度及种群更新方法，通过优化算法进行寻优，生成最优边坡矩阵； 所述优化算法采用改进飞蛾扑火算法； 对最优边坡矩阵进行解码，得到当前河道边坡的最优生态修复方案，根据最优河道边坡生态修复方案对当前河道边坡进行方案设置以实现生态修复。

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