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龙图腾网获悉中国海洋大学申请的专利基于机器学习构建地学二元可视化分类图解的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：CN118116510B 。

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：202410234441.1，技术领域涉及：G16C20/70；该发明授权基于机器学习构建地学二元可视化分类图解的方法及系统是由钟世华;李晶;李三忠;郭广慧;杜立华;金齐钊;赵鸿设计研发完成，并于2024-03-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习构建地学二元可视化分类图解的方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于机器学习构建地学二元可视化分类图解的方法及系统，采用机器学习的方式自动获取对分类结果影响最大的第一预设数量种训练特征，并在训练特征中以任意组合的方式选取出第二预设数量种特征，得到特征的多种组合结果。针对每种组合结果中的特征均训练一个SVM模型，进而分别利用每个SVM模型构建一个二元可视化分类图解，基于所有二元可视化分类图解确定待分类地质体对象的类别。本发明采用的方法极大提高分类效率且准确率较高，同时，与传统地学二元可视化图解的构建过程不同，本发明几乎无需先验知识，即可处理地学领域几乎所有涉及分类的地质问题。

本发明授权基于机器学习构建地学二元可视化分类图解的方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习构建地学二元可视化分类图解的方法，其特征在于，用于按照预设类别对地质体对象进行分类，所述方法包括： 获取多个地质体对象的信息数据，所述地质体对象的信息数据包括地质体对象的特征数据和类别数据；其中，所述地质体对象包括矿物样品、岩石样品、构造、矿体和矿床，所述地质体对象的特征包括对象的颜色、结构构造和对象内所含元素，所述地质体对象的类别为该地质体对象所属的具体类别； 根据地质体对象的信息数据构建地质体数据集，所述地质体数据集中每个样本均包含多种预设特征的数据以及对应地质体对象的类别，所述地质体对象的类别属于所述预设类别； 利用地质体数据集，采用支持向量机SVM算法训练初始的SVM模型； 基于SHAP算法对初始SVM模型进行分析，自动从预设特征中选取出对初始SVM模型的输出结果影响最大的第一预设数量种特征作为训练特征； 按照任意组合的方式在第一预设数量种训练特征中选取出第二预设数量种特征，得到特征的多种组合结果，所述第二预设数量小于第一预设数量； 利用地质体数据集，针对每种组合结果中的特征重新训练SVM模型，得到多个新的SVM模型； 对每个新的SVM模型均分别构建一个二元可视化分类图解，以同时构建多个相互对比的二元可视化图解，提高分析的准确率；其中，每个二元可视化分类图解中不同类别的分界线由对应的SVM模型确定； 获取待分类地质体对象的特征数据并投射在所有二元可视化分类图解中，根据在所有二元可视化分类图解中的投点结果确定待分类地质体对象的类别，包括： 针对每个二元可视化分类图解，均按照以下方式获得待分类地质体对象的分类结果： 获取所述二元可视化分类图解对应的特征作为图解特征； 将待分类地质体对象中所述图解特征的数据投射在所述二元可视化分类图解中，得到分类结果； 统计每种分类结果的数量，并将数量最大的分类结果作为待分类地质体对象的类别。

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