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龙图腾网获悉江西理工大学申请的专利一种融合分形表征工程的成矿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：CN119415928B 。

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：202411574422.X，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种融合分形表征工程的成矿预测方法及系统是由孙涛;张靖伟;张竑玮;冯梅;刘月设计研发完成，并于2024-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合分形表征工程的成矿预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于成矿预测技术领域，公开了一种融合分形表征工程的成矿预测方法。本发明的目的在于提供一种融合分形表征工程的成矿预测方法，其特征是通过分形分析与特征选择对原始数据进行处理，突出数据集的非线性成矿信息，筛选出最优特征子集，得到优化后的数据集。通过此数据集进行预测，提高人工智能模型的预测精度，最终得到比传统方法更准确的预测结果，降低勘探的人力与经济成本，降低勘探风险，进而提供一种更科学、更可靠、更高效的成矿预测方法。适用于各类人工智能模型的成矿预测工作。进一步提供该分形表征工程的实施方法。

本发明授权一种融合分形表征工程的成矿预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种融合分形表征工程的成矿预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，获取成矿预测数据集并进行预处理； 获取成矿预测数据集；该数据集包含标签、样本点坐标以及样本特征，涵盖各种成矿有利因素； S2，对数据集进行分形分析与特征选择； 构建一种融合分形表征工程的成矿预测框架； S3，模型训练与优化； 在完成分形分析与特征选择后，选定预测模型，对模型进行训练，寻找最优参数组合，进一步提高模型的适应性和预测精度； S4，模型预测； 经过训练和优化的成矿预测模型可以用于预测研究区内的成矿概率，辅助圈定找矿靶区； S5，结果输出与评估； 所述获取成矿预测数据集并进行预处理： a去噪处理：地质特征具有内在的复杂性和噪声性，因此收集到的数据常会存在一些噪声数据，需要对数据中的缺失值、重复项进行处理； b数据归一化：为确保后续的预测效果，对数据进行归一化处理； 所述对数据集进行分形分析与特征选择： 1分形与多重分形分析：采用盒维数法对矿点的分形特征进行描述，然后采用Fry分析对分形结果进行解释，增强矿物产状的细微形态；刻画这些产状与地质特征之间的空间相关性，挖掘出矿化分布模式；采用滑动窗口技术处理原始特征的证据图层，辅助捕获海量预测单元内的局部特征，进行多重分形分析，得到原始特征的分形表示； 2特征选择：在通过分形处理的基础上，采用多种特征选择方法进行分析，结合多种方法的分析结果，得到分形指标特征的最佳组合，构建分形索引特征数据集，用于模型预测；具体采用的特征选择方法有：预测-面积图、K-均值聚类、信息增益、卡方检验与皮尔逊相关系数。

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