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龙图腾网获悉中国地质大学(武汉);武汉地大坤迪科技有限公司申请的专利一种基于AE-LightGBM模型的找矿预测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：CN119377805B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202411416858.6，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权一种基于AE-LightGBM模型的找矿预测方法是由徐凯;周广隆;吴冲龙;李岩;田宜平;孔春芳;徐城阳;吕维逸;董洋;向世泽;赵杰;李必亿;李宗岭;朱睿;陈一凡设计研发完成，并于2024-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AE-LightGBM模型的找矿预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于AE‑LightGBM模型的找矿预测方法，涉及找矿预测技术领域，步骤S1、获取包含矿点、非矿点及未知矿点的研究区数据，构建原始数据集；步骤S2、基于无标签数据训练自编码器，得到编码后的有标签数据集；步骤S3、在编码后的有标签数据集上，使用贝叶斯优化算法确定LightGBM模型的最佳超参数组合，并以此训练出最佳LightGBM预测模型；步骤S4、利用最佳LightGBM预测模型对研究区进行找矿预测并评价。本发明采用上述一种基于AE‑LightGBM模型的找矿预测方法，可以充分利用无标签数据的丰富信息，同时结合有标签数据的指导，显著提升模型的精度、泛化能力和稳定性，在找矿预测领域具有重大意义。

本发明授权一种基于AE-LightGBM模型的找矿预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于AE-LightGBM模型的找矿预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、获取包含矿点、非矿点及未知矿点的研究区数据，并进行预处理操作，构建原始数据集； 步骤S2、基于无标签数据训练自编码器，通过编码器将原始数据集压缩到低维的潜在空间，再通过解码器还原数据，自动学习数据中最具代表性的特征模式，并使用训练后的编码器对所有矿点进行编码，得到编码后的有标签数据集； 步骤S3、在编码后的有标签数据集上，使用贝叶斯优化算法确定LightGBM模型的最佳超参数组合，并以此训练出最佳LightGBM预测模型； 步骤S4、利用最佳LightGBM预测模型对研究区进行找矿预测并评价； 所述步骤S2中的有标签数据集表示为，无标签数据集表示为，其中，为属性矩阵，为标签矩阵，为空间坐标矩阵； 所述步骤S2中，自编码器由编码器和解码器组成，解码器由多层全连接神经网络组成，编码器由嵌入层和多层全连接神经网络组成，嵌入层将类别变量映射为数值向量； 编码器和解码器的全连接网络的结构是对称的，编码器每层的神经元数量逐渐减少，将高维输入数据压缩到低维潜在表示，解码器通过对称的结构逐层增加神经元数量，将低维表示逐渐还原至原始数据维度； 自编码器采用批量正则化策略，采用Adam优化器调整学习率，采用PReLU作为激活函数，公式如下： ； 其中，为自动学习的参数，为输入值； 自编码器的训练数据是无标签数据中的，损失函数为均方误差，公式如下： ； 其中，为数据的样本数量，为输入的第个样本，为自编码器重建的第个样本。

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中国地质大学(武汉);武汉地大坤迪科技有限公司，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市洪山区鲁磨路388号；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”。