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龍圖騰網恭喜三峽大學申請的專利一種基于線性判別分析的土壤重金屬來源解析方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115329272B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-13發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210906863.X，技術領域涉及：G06F17/18；該發明授權一種基于線性判別分析的土壤重金屬來源解析方法是由王安慧;馮梓義;任東;任順;肖敏;肖配;劉金格設計研發完成，并于2022-07-29向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于線性判別分析的土壤重金屬來源解析方法在說明書摘要公布了：一種基于線性判別分析的土壤重金屬來源解析方法，包括以下步驟：步驟1：對研究區進行監測布點，土壤樣本采集以及土壤樣品處理，測量土壤樣本中重金屬的含量；步驟2：進行描述性統計分析；步驟3：利用地統計學方法分析研究區域土壤重金屬空間分布特征，識別污染源；步驟4：采用ALDS?MLR受體模型解析土壤重金屬污染源及其貢獻率；步驟5：根據地統計分析的重金屬空間分布特征識別的污染源及ALDS?MLR受體模型解析的污染源及其貢獻率，得到明確的污染源及貢獻率；最終實現對研究區的土壤重金屬來源解析。該方法結合地統計學方法探析了土壤中重金屬的來源及其貢獻率，以期為當地土壤重金屬污染科學防控和修復治理提供理論依據。

本發明授權一種基于線性判別分析的土壤重金屬來源解析方法在權利要求書中公布了：1.一種基于線性判別分析的土壤重金屬來源解析方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟1：對研究區進行監測布點，并進行土壤樣本采集以及土壤樣品處理，測量土壤樣本中重金屬的含量；步驟2：對所測研究區域的土壤重金屬進行描述性統計分析；步驟3：利用地統計學方法分析研究區域土壤重金屬空間分布特征，識別出土壤污染源；步驟4：建立土壤重金屬污染源解析ALDS-MLR受體模型，并采用土壤重金屬污染源解析ALDS-MLR受體模型解析土壤重金屬污染源及其貢獻率；步驟5：根據地統計分析的重金屬空間分布特征識別的污染源及ALDS-MLR受體模型解析的污染源及其貢獻率，得到明確的污染源及貢獻率；在步驟4中，在建立土壤重金屬污染源解析ALDS-MLR受體模型時，采用以下子步驟：步驟4-1：對所采集的各重金屬濃度數據進行相關性分析得到各個重金屬之間的相關性系數；步驟4-2：采用線性判別分析LDA降維，最大化類間距離，最小化類內距離，優化目標函數，得到最佳的投影矩陣ω；步驟4-3：得到絕對線性判別得分，建立多元線性回歸模型；在步驟4-2中，包括以下子步驟：步驟4-2-1：計算類內散度矩陣Sw； 其中C為樣本的類別數,Ci為第i個樣本所屬類，μi為第i個樣本的均值，x為樣本的真實值；步驟4-2-2：計算每個類均值點相對于樣本中心的散列情況，得到類間散度矩陣Sb； 其中C為樣本的類別數，μi為第i個樣本的均值，μ是所有樣本的均值,N是樣本的個數，Ni是第i個樣本；步驟4-2-3：優化目標函數，使其類間距離最大，類內方差最小，最大化目標函數，使其達到最大： 其中ω為投影矩陣，C為樣本的類別數，Ci為第i個樣本，μi為第i個樣本的均值，μ是所有樣本的均值，x為樣本的真實值；將步驟4-2-1與步驟4-2-2中的Sw與Sb帶入上式目標函數可以簡化為： 其中Sb、Sw分別為類間散度矩陣和類內散度矩陣，ω為投影矩陣；步驟4-2-4：計算矩陣對矩陣進行特征分解；步驟4-2-5：根據步驟4-2-4計算所得到的特征值，計算最大的d個特征值和對應的特征值向量ω1、ω2、ω3,…ωd得到投影矩陣ω，其中ωd為第d個特征值所代表的投影向量；步驟4-2-6：對樣本集中的每一個樣本特征xi,轉化為新的樣本zi＝ωTxi；步驟4-2-7：得到輸出樣本集；D`＝{z1,y1,z2,y2，…，zi,yi，…，zN,yN}，其中zi為轉化后的第i個新樣本，yi為第i個樣本所屬于的類別，N代表樣本的個數；在步驟4-3中，包括以下子步驟：步驟4-3-1：計算得到絕對線性判別得分；絕對線性判別得分由線性判別分析得到的主因子得分減去0濃度樣本的主因子分數得到每個樣本的ALDS；步驟4-3-2：將絕對線性判別得分作為自變量，金屬濃度作為因變量做回歸分析得到回歸系數與回歸常數項；得到的回歸系數可將ALDS轉化為主因子對應的污染源對每個樣本的濃度貢獻，公式為：式中p為因子的個數，ci為重金屬i的濃度，bio為多元線性回歸的常數項，bpi為多元線性回歸的回歸系數，ALDSp為因子p的絕對線性判別得分，bpi×ALDSp為因子p對于ci的含量貢獻，所有樣本的bpi×ALDSp平均值即為因子p對應的污染源平均絕對貢獻量，其中因子p對應的污染源貢獻率為其平均絕對貢獻量與所有源貢獻量的比值。

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