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龙图腾网获悉北京中科辉丰科技有限公司申请的专利一种环境污染巡检方法及系统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：CN121118974B 。

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：202511619811.4，技术领域涉及：G06N3/042；该发明授权一种环境污染巡检方法及系统是由胡文恺;杨龙;石文先;王要男;周永红;张博超;邱金设计研发完成，并于2025-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种环境污染巡检方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种环境污染巡检方法及系统，属于环境监测技术领域，其技术方案要点包括，获取每个节点对应的初始特征，并根据衰减系数修正初始特征，得到修正特征；根据修正特征修正图神经网络中边的权重；计算每个节点对应的分支度和邻居距离熵；根据分支度和邻居距离熵更新图神经网络中卷积核的阶数，得到每个节点对应的卷积核阶数；根据每个节点对应的卷积核阶数，确定废气异常坐标；根据废气异常坐标制定巡检方案，本发明通过节点分支度和邻居距离熵动态更新图神经网络模型中每个节点对应的卷积核，使卷积核能够适配每个节点对应的拓扑结构，并根据贝叶斯推理使模型权重服从概率分布，增强图神经网络模型在复杂工况下的泛化能力。

本发明授权一种环境污染巡检方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种环境污染巡检方法，其特征在于，包括： 获取每个节点对应的初始特征，并根据衰减系数修正所述初始特征，得到修正特征； 根据所述修正特征修正图神经网络中边的权重； 计算每个节点对应的分支度和邻居距离熵； 根据所述分支度和所述邻居距离熵更新图神经网络中卷积核的阶数，得到每个节点对应的卷积核阶数； 根据每个节点对应的卷积核阶数，确定废气异常坐标； 根据所述废气异常坐标制定巡检方案； 其中，所述根据所述分支度和所述邻居距离熵更新图神经网络中卷积核的阶数，得到每个节点对应的卷积核阶数，包括： 对于每个节点，若对应的分支度小于预设值，根据对应的邻居距离熵和激活函数，得到对应的卷积核阶数； 若对应的分支度大于或等于预设值，根据对应的分支度和对数函数，得到对应的卷积核阶数； 其中，卷积核阶数为： ； 表示节点对应的卷积核阶数，表示节点对应的分支度，表示节点对应的邻居距离熵，表示激活函数，阈值用于控制Sigmoid激活函数对邻居距离熵的敏感程度，阈值用于判断节点与邻居节点的距离分布是否均匀，表示最低聚合层数，3为预设值； 其中，根据每个节点对应的卷积核阶数，确定废气异常坐标，包括： 对于每个节点，执行迭代操作，所述迭代操作包括，根据权重概率分布生成当前权重，根据所述当前权重和所述卷积核阶数得到动态聚合特征，根据所述动态聚合特征得到注意力权重，根据注意力权重融合每个节点对应的动态聚合特征得到全局特征，并将所述全局特征通过全连接层映射得到当前权重对应的坐标，直至满足预设的终止条件，输出每个权重对应的坐标； 根据所述每个权重对应的坐标计算方差，根据所述方差得到所述废气异常坐标; 其中，权重概率分布为： ； 表示图神经网络模型中任意一个卷积层中的任意一个可训练参数，表示参数的均值，表示参数的方差，表示均值为、方差为的正态分布; 动态聚合特征为： ； 表示经过次卷积后得到的动态聚合特征，表示根据卷积核阶数确定的聚合范围内的所有节点的集合，为索引，用于遍历中每个节点，为归一化系数，，表示节点和节点的距离衰减权重，，表示距离衰减的速率系数,表示节点和节点的距离，表示在图神经网络中节点和节点之间的边的权重,表示节点的初始输入特征,表示第个卷积层中可训练的卷积权重矩阵; 注意力权重为： ； 表示节点对应的注意力权重，为打分函数，为指数函数，表示节点总数，表示节点的经过次卷积后得到的动态聚合特征； 全局特征为： ； 表示节点的经过次卷积后得到的动态聚合特征，表示节点的注意力权重，为索引，用于遍历中每个节点。

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