山东大学高婧瑶获国家专利权
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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于可解释性分析的隧道工程地震易损性评估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：CN121389814B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202511946714.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于可解释性分析的隧道工程地震易损性评估方法及系统是由高婧瑶;张阳;董芊妤;张颜;李子玥;薛驰;洪东旭设计研发完成，并于2025-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于可解释性分析的隧道工程地震易损性评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及隧道工程技术领域，提供了基于可解释性分析的隧道工程地震易损性评估方法及系统，包括：获取隧道特征，通过基于小样本学习的隧道地震易损性智能评估模型，得到隧道地震损伤指数；采用沙普利可加性特征解释方法与局部可解释模型不可知解释方法，分别计算各隧道特征对隧道地震易损性智能评估模型预测的重要性得分，采用加权几何平均将两种重要性得分进行融合，得到融合指标重要性；其中，加权几何平均的权重依据沙普利可加性特征解释方法与局部可解释模型不可知解释方法在局部扰动数据集上的预测重构误差计算。可以定量、可靠地揭示各影响参数的贡献度。
本发明授权基于可解释性分析的隧道工程地震易损性评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于可解释性分析的隧道工程地震易损性评估方法，其特征在于，包括： 获取隧道特征，通过基于小样本学习的隧道地震易损性智能评估模型，得到隧道地震损伤指数； 采用沙普利可加性特征解释方法与局部可解释模型不可知解释方法，分别计算各隧道特征对隧道地震易损性智能评估模型预测的重要性得分，采用加权几何平均将两种重要性得分进行融合，得到融合指标重要性；其中，加权几何平均的权重依据沙普利可加性特征解释方法与局部可解释模型不可知解释方法在局部扰动数据集上的预测重构误差计算； 所述隧道地震易损性智能评估模型迁移表格先验数据拟合网络的预训练先验参数； 所述融合指标重要性为；其中，ω是一个可调权重，沙普利可加性特征解释方法得到的归一化重要性得分，局部可解释模型不可知解释方法得到的归一化重要性得分，N为样本数量，为局部可解释模型不可知解释方法中第i个样本的特征的局部重要性得分，P为隧道特征的数量，为沙普利可加性特征解释方法中特征的全局重要性得分。
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