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龍圖騰網恭喜中國科學技術大學申請的專利基于人工智能的地質礦產資源預測模型訓練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：CN119378642B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-04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：202411961536.X，技術領域涉及：G06N3/094；該發明授權基于人工智能的地質礦產資源預測模型訓練方法是由陳洪結;盛英明設計研發完成，并于2024-12-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于人工智能的地質礦產資源預測模型訓練方法在說明書摘要公布了：本發明涉及人工智能技術領域，公開了一種基于人工智能的地質礦產資源預測模型訓練方法，包括：利用數據擴充模型對地質礦產資源數據進行擴充，得到訓練數據集；通過基于共軛梯度的極限學習機構建預測模型，將訓練數據集中的地質礦產資源數據輸入到預測模型進行訓練；隨機初始化極限學習機的隱藏層參數，計算隱藏層輸出矩陣；通過共軛梯度法計算極限學習機的輸出層權重；對隱藏層輸出矩陣進行更新。本發明采用置信傳播機制，能夠模擬地質礦產資源數據的內在關聯性，通過協方差矩陣來調整生成樣本，更符合實際地質礦產資源的分布特性；采用動態約束博弈策略，動態調整生成器和判別器的策略，以增強對復雜數據的適應性。

本發明授權基于人工智能的地質礦產資源預測模型訓練方法在權利要求書中公布了：1.一種基于人工智能的地質礦產資源預測模型訓練方法，其特征在于，通過完成訓練的預測模型預測地質礦產資源數據的類別；預測模型的訓練方法包括以下步驟：步驟一，訓練數據擴充模型，利用完成訓練的數據擴充模型對地質礦產資源數據進行擴充，得到由真實的地質礦產資源數據和生成的地質礦產資源數據組成的訓練數據集；數據擴充模型采用基于置信傳播的生成對抗網絡，包括生成器、判別器；在生成器的輸出端利用置信傳播機制來優化生成的地質礦產資源數據的質量，通過動態約束博弈策略優化生成器和判別器的訓練過程；步驟二，通過基于共軛梯度的極限學習機構建預測模型，將訓練數據集中的地質礦產資源數據輸入到所述預測模型進行訓練，具體包括以下步驟：S21，隨機初始化極限學習機的隱藏層參數，計算極限學習機的隱藏層輸出矩陣；S22，通過共軛梯度法和隱藏層輸出矩陣計算極限學習機的輸出層權重；S23，采用稀疏矩陣分解技術，對隱藏層輸出矩陣進行更新；S24，重復迭代步驟S21至S23，直至滿足預設的停止迭代條件。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國科學技術大學，其通訊地址為：230026 安徽省合肥市包河區金寨路96號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。