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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种基于深网代理的矿产资源预测方法及装置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：CN119578918B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202411605463.0，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权一种基于深网代理的矿产资源预测方法及装置是由肖凡;唐奥;花旗设计研发完成，并于2024-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深网代理的矿产资源预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深网代理的矿产资源预测方法及装置，包括：通过勘探组件对矿床进行勘测，获取矿床的勘探数据，基于勘探数据构建矿床的成矿数值计算模型；通过成矿数值计算模型输出成矿条件参量计算结果，并对深度神经网络模型进行训练；对模型参数重采样后，通过训练后的深度神经网络代理模型对成矿条件参量进行正演计算；根据正演数据结合勘探数据生成数据集，基于数据集对机器学习模型进行训练，得到训练后的机器学习模型；通过训练后的机器学习模型输出初步预测结果，通过预测指标量对初步预测结果进行检测后，输出预测结果。通过正演计算获取成矿数据，通过成矿数据反推演最有可能的成矿条件和成矿情况，提高预测模型的预测准确性。

本发明授权一种基于深网代理的矿产资源预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深网代理的矿产资源预测方法，其特征在于，所述预测方法包括： S11：通过勘探组件对矿床进行勘测，获取矿床的勘探数据，在勘探数据中提取若干个模型参数，基于若干个模型参数构建所述矿床的成矿数值计算模型； S12：通过成矿数值计算模型输出成矿条件参量计算结果，并根据成矿条件参量计算结果对深度神经网络模型进行训练； 对模型参数重采样并将重采样后的模型参数输入训练后的深度神经网络模型，通过训练后的深度神经网络模型对所述模型参数进行正演计算，得到正演数据； S13：根据正演数据结合所述勘探数据生成数据集，基于所述数据集对机器学习模型进行训练，得到训练后的机器学习模型； S14：通过训练后的机器学习模型输出预测结果，并检测所述预测结果的预测指标量是否达到最大值，若否，返回步骤S12；若是，进入步骤S15； S15：输出预测结果； 所述通过成矿数值计算模型输出成矿条件参量计算结果，并根据成矿条件参量计算结果对深度神经网络模型进行训练包括： 通过有限元求解器对模拟参数进行敏感性分析，获取敏感参数； 对敏感参数进行重采样，将重采样后的敏感参数输入成矿数值计算模型，获取敏感模拟参量； 对敏感模拟参量进行高保真数值模拟运算，输出模拟结果； 根据所述模拟结果生成训练集和测试集，基于所述训练集和所述测试集对深度神经网络模型进行训练，得到训练后的深度神经网络模型。

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