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龙图腾网获悉江苏省环境科学研究院申请的专利基于深度学习与多源数据融合的地下水污染溯源方法与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：CN120470399B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202510557077.7，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于深度学习与多源数据融合的地下水污染溯源方法与系统是由吕良华;王水;黄婷婷;李梦雅;王艺伟;尹芝华;沈酊宇;吕宗祥;王海鑫;汪子阳;柏立森设计研发完成，并于2025-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习与多源数据融合的地下水污染溯源方法与系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习与多源数据融合的地下水污染溯源方法与系统，该方法利用多源数据融合精准刻画污染源特征，构建污染源多源数据集，并构建基于CNN卷积神经网络与LSTM长短期记忆网络的污染源识别模型，利用多源数据集进行训练，充分挖掘多源数据的特征和潜在关系，使得溯源模型能够准确识别主要污染源特征及其贡献，克服单一维度数据溯源的局限性和多源数据融合的难题，提高地下水污染溯源的准确性和效率。

本发明授权基于深度学习与多源数据融合的地下水污染溯源方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习与多源数据融合的地下水污染溯源方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、根据目标点位地下水监测历史数据，确定需要溯源的污染物指标； 步骤2、调查目标点位周边范围内的潜在污染源进行标注，并确定背景值区域； 步骤3、对潜在污染源和背景值区域进行连续周期取样，获取潜在污染源样品； 步骤4、对连续周期取样的潜在污染源样品进行测试，包括三维荧光光谱、eDNA以及目标污染物同位素测试分析，分别获取潜在污染源样品的三维荧光水质指纹数据、eDNA数据和目标污染物的同位素数据； 步骤5、基于潜在污染源样品的三维荧光水质指纹数据、eDNA数据和目标污染物的同位素数据进行多源数据融合，获得线性组合的融合特征，构建出目标点位潜在污染源的特征集； 步骤6、构建基于多层卷积神经网络与长短期记忆网络的溯源模型，并基于所述目标点位潜在污染源的特征集进行模型训练，获得目标点位潜在污染源溯源模型； 步骤7、对于目标点位的新取样地下水样品，通过三维荧光光谱、eDNA以及目标污染物同位素测试分析后经过特征提取后，输入所述目标点位潜在污染源溯源模型，输出多维向量，每个向量元素表示该数据属于每个潜在污染源的可能性； 步骤8、基于目标点位多源数据的特征以及目标点位潜在污染源溯源模型预测结果，建立基于贝叶斯定理的概率模型，获得在每个污染源先验概率下的条件概率分布； 步骤9、结合蒙特卡罗模拟以及所述条件概率分布建立潜在污染源贡献比例模型，获得各潜在污染源的贡献比例。

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