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龙图腾网获悉山东正元建设工程有限责任公司申请的专利基于神经网络的岩土体变形识别方法、装置及电子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：CN120873992B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202511404705.4，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于神经网络的岩土体变形识别方法、装置及电子设备是由李亮亮;柴霞;高云忠;崔利新;徐强;王晓峰;肖敬瑞;荆瑞卿;王震设计研发完成，并于2025-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络的岩土体变形识别方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于神经网络的岩土体变形识别方法、装置及电子设备，涉及人工智能技术领域，通过预先构建多源岩土融合张量，实现物理一致性和数据真实性的双重保障，并针对岩土体的监测数据对应的环境因子数据进行对应多源岩土融合张量匹配，实现具备物理力学一致性与现场数据真实性的特征识别。且，通过提取数据的分支特征、应变敏感特征和多尺度时空特征，形成覆盖力学本质、实时响应、时空演化的完整特征体系，对岩土体变形本质全面捕捉。并基于自注意力机制对上述特征协同分类，能够在适应不同地质条件的变形识别场景下精准确定变形模式，实现兼具物理一致性与数据驱动优势的岩土体变形分析。

本发明授权基于神经网络的岩土体变形识别方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的岩土体变形识别方法，其特征在于，所述方法包括： 对目标岩土体进行数据监测，获得所述目标岩土体的监测数据，以及所述监测数据所处环境的环境因子数据； 基于所述环境因子数据，从预先构建的多源岩土融合张量集合中确定所述监测数据对应的多源岩土融合张量；所述多源岩土融合张量集合基于预设岩土体的监测数据、模拟数据和环境因子数据构建； 提取所述多源岩土融合张量对应的分支特征、应变敏感特征和多尺度时空特征；所述分支特征包括弹性特征和塑性特征；其中，所述弹性特征和所述塑性特征基于岩土体力学理论，通过张量分解算法对所述多源岩土融合张量提取得到；所述应变敏感特征基于所述多源岩土融合张量中各时空点的剪应变确定；所述多尺度时空特征通过对所述多源岩土融合张量采用多分辨率分析方法确定； 基于预先构建的自注意力机制，对所述分支特征、所述应变敏感特征和所述多尺度时空特征进行协同分类，确定所述目标岩土体对应的变形模式； 基于所述变形模式，对所述目标岩土体进行变形分析； 基于预先构建的自注意力机制，对所述分支特征、所述应变敏感特征和所述多尺度时空特征进行协同分类，确定所述目标岩土体对应的变形模式的步骤，包括： 将所述分支特征、所述应变敏感特征和所述多尺度时空特征转换为全局特征向量，将所述全局特征向量映射到查询空间，生成查询表示矩阵； 采用缩放点积注意力机制对所述查询表示矩阵进行点积处理，确定所述全局特征向量对应的模式关联图；所述模式关联图包括样本间变形模式相似度； 对所述模式关联图和所述全局特征向量进行矩阵乘法处理，生成融合输出，基于所述融合输出确定所述目标岩土体对应的变形模式。

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