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龍圖騰網(wǎng)獲悉中國(guó)地質(zhì)調(diào)查局西安礦產(chǎn)資源調(diào)查中心申請(qǐng)的專利一種基于多源數(shù)據(jù)的多維度融合找礦預(yù)測(cè)方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119443418B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-02發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510018468.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/04；該發(fā)明授權(quán)一種基于多源數(shù)據(jù)的多維度融合找礦預(yù)測(cè)方法是由賈嘉輝;高永寶;劉向東;王斌;侯聰;劉昌瑞設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-01-07向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于多源數(shù)據(jù)的多維度融合找礦預(yù)測(cè)方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多源數(shù)據(jù)的多維度融合找礦預(yù)測(cè)方法，涉及找礦預(yù)測(cè)領(lǐng)域。包括：獲取研究區(qū)的多維度數(shù)據(jù)；構(gòu)建多維度預(yù)測(cè)模型；分別將像元級(jí)地質(zhì)數(shù)據(jù)、空間級(jí)地質(zhì)數(shù)據(jù)和結(jié)構(gòu)級(jí)地質(zhì)數(shù)據(jù)輸入多維度預(yù)測(cè)模型；通過(guò)多維度預(yù)測(cè)模型對(duì)三個(gè)維度的地質(zhì)數(shù)據(jù)分別進(jìn)行預(yù)測(cè)，獲得三個(gè)維度的預(yù)測(cè)結(jié)果；將相應(yīng)的權(quán)重引入多維度預(yù)測(cè)模型，對(duì)三個(gè)維度的預(yù)測(cè)結(jié)果分別賦予不同的權(quán)重并進(jìn)行加權(quán)融合，獲得最終找礦預(yù)測(cè)結(jié)果，用以表征潛在的礦產(chǎn)資源區(qū)域。本發(fā)明通過(guò)構(gòu)建多維度預(yù)測(cè)模型對(duì)多源數(shù)據(jù)的多維度地質(zhì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，并將預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行加權(quán)融合，實(shí)現(xiàn)了多源數(shù)據(jù)的多維度特征融合，提高了礦產(chǎn)預(yù)測(cè)的預(yù)測(cè)精度和地質(zhì)解釋的可靠性。

本發(fā)明授權(quán)一種基于多源數(shù)據(jù)的多維度融合找礦預(yù)測(cè)方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于多源數(shù)據(jù)的多維度融合找礦預(yù)測(cè)方法，其特征在于，包括以下步驟：從地球物理、地球化學(xué)、遙感數(shù)據(jù)中提取多源數(shù)據(jù)；并將多源數(shù)據(jù)分別構(gòu)建為像元級(jí)數(shù)據(jù)集、空間級(jí)數(shù)據(jù)集和結(jié)構(gòu)級(jí)數(shù)據(jù)集；構(gòu)建包括隨機(jī)森林網(wǎng)絡(luò)模型、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型以及圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的多維度預(yù)測(cè)模型并訓(xùn)練多維度預(yù)測(cè)模型；分別將像元級(jí)地質(zhì)數(shù)據(jù)、空間級(jí)地質(zhì)數(shù)據(jù)和結(jié)構(gòu)級(jí)地質(zhì)數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練后的多維度預(yù)測(cè)模型；通過(guò)隨機(jī)森林模型，提取像元級(jí)地質(zhì)數(shù)據(jù)的像元特征并對(duì)礦產(chǎn)資源的分布區(qū)域信息進(jìn)行分類預(yù)測(cè)，獲得第一預(yù)測(cè)結(jié)果；通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，提取空間級(jí)地質(zhì)數(shù)據(jù)的高層次空間分布特征并對(duì)礦產(chǎn)資源的空間信息進(jìn)行預(yù)測(cè)，獲得第二預(yù)測(cè)結(jié)果；通過(guò)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，提取結(jié)構(gòu)級(jí)地質(zhì)數(shù)據(jù)中各礦點(diǎn)之間的結(jié)構(gòu)關(guān)系特征并對(duì)礦產(chǎn)資源分布區(qū)域的地質(zhì)結(jié)構(gòu)信息進(jìn)行預(yù)測(cè)，獲得第三預(yù)測(cè)結(jié)果；對(duì)第一預(yù)測(cè)結(jié)果、第二預(yù)測(cè)結(jié)果和第三預(yù)測(cè)結(jié)果分別賦予不同的權(quán)重并進(jìn)行加權(quán)融合，獲得最終找礦預(yù)測(cè)結(jié)果，用以表征潛在的礦產(chǎn)資源區(qū)域。

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