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龙图腾网获悉江西省水利科学院(江西省大坝安全管理中心、江西省水资源管理中心)申请的专利用于水生态环境监测的稀疏特征选择与指标动态配置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：CN121598042B 。

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：202610128289.8，技术领域涉及：G06F18/2113；该发明授权用于水生态环境监测的稀疏特征选择与指标动态配置方法是由张兰婷;陈敬玮;刘聚涛;付莎莎;刘心愿;王小笑;温春云;胡芳设计研发完成，并于2026-01-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于水生态环境监测的稀疏特征选择与指标动态配置方法在说明书摘要公布了：本发明公开了用于水生态环境监测的稀疏特征选择与指标动态配置方法，涉及水生态环境监测技术领域。方法包括：采集水生态环境数据，通过特征映射算法投射至特征域与响应域并建立双域关联；计算敏感系数筛选关键特征，经相似度分析剔除冗余形成核心特征集；将指标分为基准与浮动指标，依据平衡阈值动态调节浮动指标权重及频率；构建动态迭代模型实现特征与指标动态匹配；通过多分辨率融合生成适配不同空间尺度的稀疏特征子集；模拟扰动场景验证稳定性并触发联动优化。本申请解决了传统监测中特征冗余、指标僵化、尺度适配差等问题，提升了监测精准性、效率与稳定性，适用于复杂流域多场景监测需求。

本发明授权用于水生态环境监测的稀疏特征选择与指标动态配置方法在权利要求书中公布了：1.一种用于水生态环境监测的稀疏特征选择与指标动态配置方法，其特征在于，包括： S1、采集水生态环境多维度原始数据，通过特征映射算法将高维数据分别投射至表征指标静态属性的特征域与表征指标动态反馈特性的响应域，建立双域关联关系并输出双域特征； S2、计算各双域特征对环境变化的敏感系数，筛选敏感系数超预设阈值的关键特征，通过特征相似度分析剔除冗余特征，形成稀疏化核心特征集； S3、将监测指标划分为基准指标与浮动指标，设定监测成本、响应时效、数据精度的平衡阈值，基于特征域数据波动幅度与平衡阈值的比对结果，动态调节浮动指标的监测权重与采样频率； S4、构建动态迭代模型，以核心特征集为输入，通过模型运算输出指标采样周期和数据优先级配置参数，模型每24小时基于实时监测数据更新特征权重，实现核心特征与监测参数的动态匹配； S5、针对微流域和区域流域不同空间尺度，通过多分辨率融合算法整合微观特征与宏观参数，生成适配当前尺度的稀疏特征子集，实现监测指标的尺度自适应配置； S6、构建扰动场景库，向核心特征集引入扰动因子，计算动态配置方案的稳定性指数，当稳定性指数低于预设阈值时，同步调整特征筛选权重与指标配置参数，完成联动优化； S1中特征映射与双域关联的具体操作包括：设高维原始数据为，其中为特征维度，为第个特征维度的原始数据值； 通过公式计算各特征的静态属性值，所有组成特征域矩阵； 通过公式计算各特征的动态变化率，其中为第个特征维度在第个监测时刻的观测值，为第个特征维度在第个监测时刻的历史观测值，所有组成响应域矩阵； 通过双域关联公式建立关联关系，其中为双域关联矩阵，为静态属性权重系数，量化特征域与响应域的关联强度； S6中扰动场景验证与联动优化的具体操作包括：构建扰动场景库，每个场景对应预设的扰动因子，所述为模拟场景下核心特征的波动幅值参数； 将扰动因子引入核心特征集，得到扰动后的特征集； 基于执行S3-S5的配置流程，得到扰动场景下的指标配置参数 通过公式计算稳定性指数，其中为正常场景下的指标配置参数； 设定稳定性阈值，当时，调整特征筛选的敏感阈值和相似度阈值，同步更新浮动指标的权重调节系数与尺度转换系数，重新执行S2-S5流程，直至稳定性指数

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人江西省水利科学院(江西省大坝安全管理中心、江西省水资源管理中心)，其通讯地址为：330029 江西省南昌市青山湖区北京东路1038号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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