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龙图腾网获悉中国地质科学院矿产资源研究所申请的专利基于知识嵌入的矿产资源定量预测方法及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：CN119783870B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202411714329.4，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于知识嵌入的矿产资源定量预测方法及系统是由尹世滔;李楠;肖克炎;宋相龙;阴江宁;赵佳莉设计研发完成，并于2024-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于知识嵌入的矿产资源定量预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于知识嵌入的矿产资源定量预测方法及系统，其中，所述方法包括：根据与目标矿区相关的成矿地质体、成矿构造系统和成矿作用特征标志，构建找矿概念模型；根据找矿概念模型和目标矿区的找矿地质知识，获取多个特征变量，并通过空间插值的方式，将目标矿区离散不连续的特征变量采样点插值成连续的数据，生成预测特征图层；确定各个特征变量的权重；根据各个特征变量的权重，以及预先设置的矿床信息特征深度网络，生成预测模型；基于预测特征图层，生成多个样本，一个样本对应一个单元网格，样本包括正样本、负样本和待预测样本；将多个样本输入至预测模型，得到目标矿区的矿产资源预测结果。本申请采用上述技术方案，能够提高矿产产量的预测准度。

本发明授权基于知识嵌入的矿产资源定量预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于知识嵌入的矿产资源定量预测方法，其特征在于，包括： 根据与目标矿区相关的成矿地质体、成矿构造系统和成矿作用特征标志，构建找矿概念模型； 根据所述找矿概念模型和所述目标矿区的找矿地质知识，获取多个特征变量，并通过空间插值的方式，将目标矿区离散不连续的特征变量采样点插值成连续的数据，生成预测特征图层； 确定各个所述特征变量的权重，包括：确定各个特征变量的第一评分和第二评分；将所述第一评分最高的第一特征向量，与其它特征变量进行比较，基于所述第一特征向量和其它特征变量之间的相对重要程度，确定第一评分向量；将所述第二评分最低的第二特征向量，与其它特征变量进行比较，基于所述第二特征向量和其它特征变量之间的相对重要程度，确定第二评分向量；根据各个特征变量，以及各个特征变量在所述第一评分向量的第一评分向量值、以及各个特征变量在所述第二评分向量的第二评分向量值，采用BWM知识嵌入模型，确定各个特征变量的权重； 根据各个所述特征变量的权重，以及预先设置的矿床信息特征深度网络，生成预测模型，包括：将所述特征变量的权重输入至所述矿床信息特征深度网络损失函数，确定所述矿床信息特征深度网络的损失值，其中，所述损失值基于下述公式确定；基于所述损失值，采用梯度下降法进行反向传播，确定所述矿床信息特征深度网络的参数梯度；基于所述参数梯度，利用参数优化算法，更新所述矿床信息特征深度网络不同层之间的权重参数，生成所述预测模型；基于所述预测特征图层，生成多个样本，其中，一个样本对应一个单元网格，多个所述单元网格组成所述预测特征图层，且所述样本包括正样本、负样本和待预测样本； 将多个所述样本输入至所述预测模型，得到所述目标矿区的矿产资源预测结果； 其中，所述损失值基于下述公式确定： 其中，N是样本的数量、C是类别的数量；yij是样本Xi中的第j个类别的真实标签，样本Xi为N中的样本；是样本Xi中的第j个类别的预测概率；wj是权重。

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