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龙图腾网获悉国能榆林能源有限责任公司;西安煤科透明地质科技有限公司申请的专利基于神经网络学习的区域地质数据融合可视化监测系统及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：CN119295690B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202411337374.2，技术领域涉及：G06T17/05；该发明授权基于神经网络学习的区域地质数据融合可视化监测系统及方法是由郝明;尹家宽;曹小刚;邓建;郭锦桦;白利军;高宇;梁缘;李波;谢谦设计研发完成，并于2024-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络学习的区域地质数据融合可视化监测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明属于地质数据监测技术领域，公开了基于神经网络学习的区域地质数据融合可视化监测系统及方法。该方法包括：构建区域地质节点监测神经网络学习模型、区域地质表层节点监测神经网络学习模型并进行融合，完成基于神经网络学习的区域地质三维模型的构建；进行基于区域地质三维空间表达矢量值自适应调整方法的节点重要度识别；基于区域地质三维空间表达矢量阈值自适应的动态节点重要性排列；实现基于区域地质三维空间表达矢量值自适应的区域地质数据融合可视化监测。本发明在区域地质数据融合可视化监测的准确度以及识别地质异常区精度上相比于现有技术进一步得到了提高。

本发明授权基于神经网络学习的区域地质数据融合可视化监测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络学习的区域地质数据融合可视化监测方法，其特征在于，该方法包括： S1，构建区域地质及表层的节点监测神经网络学习模型，并进行融合，完成基于神经网络学习的区域地质三维模型的构建； S2，对构建的基于神经网络学习的区域地质三维模型，进行基于区域地质三维空间表达矢量值自适应调整方法的节点重要度识别； S3，基于区域地质三维空间表达矢量阈值自适应的动态节点重要性排列； S4，根据动态节点重要性排列，实现基于区域地质三维空间表达矢量值自适应的区域地质数据融合可视化监测； 在步骤S2中，基于区域地质三维空间表达矢量值自适应调整方法的节点重要度识别，包括： 设神经网络为，为网络节点的集合，；为网络中的边集，；为节点和节点之间的边，的域宽用表示，当节点和节点之间存在边时，则，否则； S201，节点合成空间，表示节点的可用资源； S202，节点的邻接域宽和，节点的邻接域宽和的表达式为： ； 式中，为网络中节点的邻居节点集，为邻接域宽累加数量，为节点邻接域宽值，为第个邻居节点； S203，遍历区域地质三维空间表达矢量节点的次数，对节点的遍历区域地质三维空间表达矢量次数取决于合成内容的空间表达参数和受关注程度，空间表达参数越多，对节点的遍历区域地质三维空间表达矢量次数越多，内容越受关注，遍历区域地质三维空间表达矢量节点的次数就越多；空间表达参数包括：岩芯、地质边界、地层、断层、褶皱、原始剖面、辅助剖面图、DTMDEM数据； S204，遍历区域地质三维空间表达矢量核度中心，通过引入对节点的遍历区域地质三维空间表达矢量次数来构造遍历区域地质三维空间表达矢量核度中心性，并以此作为确定网络合成策略的合成演化标准，通过节点的位置和遍历区域地质三维空间表达矢量情况来确定合成位置；节点的遍历区域地质三维空间表达矢量核度中心率是所有邻居节点的遍历区域地质三维空间表达矢量核度和该节点的遍历区域地质三维空间表达矢量次数； S205，遍历区域地质三维空间表达矢量稳定率。

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国能榆林能源有限责任公司;西安煤科透明地质科技有限公司，其通讯地址为：719000 陕西省榆林市高新技术产业园区建业大道莱德大厦；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”。