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龙图腾网获悉武汉地大坤迪科技有限公司申请的专利基于深度学习的变差函数自动建模方法、装置及设备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：CN119848384B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411909942.1，技术领域涉及：G06F17/10；该发明授权基于深度学习的变差函数自动建模方法、装置及设备是由李章林;王平;张夏林;罗勇;占志;吴冲龙;翁正平;田宜平;张志庭;李俊杰;曾祥武设计研发完成，并于2024-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的变差函数自动建模方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的变差函数自动建模方法、装置及设备，涉及地质统计学技术领域，可解决目前变差函数建模不准确且效率低的技术问题。包括：构建待训练变差函数曲面数据集以及构建初始理论变差函数参数预测模型，其中，待训练变差函数曲面数据集包括待训练变差函数曲面与对应的待训练变差函数参数；根据待训练变差函数曲面与对应的待训练变差函数参数训练初始理论变差函数参数预测模型，得到训练完成的理论变差函数参数预测模型；获取实验变差函数值，计算实验变差函数值对应的变差函数曲面，利用理论变差函数参数预测模型预测变差函数曲面对应的理论变差函数参数，以根据理论变差函数参数得到理论变差函数。

本发明授权基于深度学习的变差函数自动建模方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的变差函数自动建模方法，其特征在于，所述方法包括： 构建待训练变差函数曲面数据集以及构建初始理论变差函数参数预测模型，其中，所述待训练变差函数曲面数据集包括待训练变差函数曲面与对应的待训练变差函数参数； 根据所述待训练变差函数曲面与对应的所述待训练变差函数参数训练所述初始理论变差函数参数预测模型，得到训练完成的理论变差函数参数预测模型； 获取实验变差函数值，计算所述实验变差函数值对应的变差函数曲面，利用所述理论变差函数参数预测模型预测所述变差函数曲面对应的理论变差函数参数，以根据所述理论变差函数参数得到理论变差函数； 所述待训练变差函数参数包括待训练变差函数类型，所述构建初始理论变差函数参数预测模型，包括： 构建回归子模型，其中，一个所述回归子模型与一种所述待训练变差函数类型对应； 构建一个分类子模型，将一个所述分类子模型与所有所述回归子模型确定为初始理论变差函数参数预测模型； 所述构建回归子模型，包括： 构建卷积层、池化层、全连接层以及回归子模型输出层得到回归子模型； 根据所述待训练变差函数参数确定所述回归子模型输出层的节点； 所述根据所述待训练变差函数参数确定所述回归子模型输出层的节点，包括： 若所述待训练变差函数曲面数据集是二维的，则所述待训练变差函数参数为所述待训练变差函数类型、块金值、主方向、主方向变程值与变程比率，确定所述回归子模型输出层的节点为：所述块金值、所述主方向、所述主方向变程值与所述变程比率； 若所述待训练变差函数曲面数据集是三维的，则所述待训练变差函数参数为所述待训练变差函数类型、主方向角度、次方向角度、短方向角度、所述块金值、所述主方向变程值、次方向变程值与短方向变程值，确定所述回归子模型输出层的节点为：所述主方向角度、所述次方向角度、所述短方向角度、所述块金值、所述主方向变程值、所述次方向变程值与所述短方向变程值。

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