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龙图腾网获悉中国铁路设计集团有限公司申请的专利基于多源数据与深度聚类融合的冻土上限智能识别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：CN121071440B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202511631561.6，技术领域涉及：G06F18/21；该发明授权基于多源数据与深度聚类融合的冻土上限智能识别方法是由姚禹;祁晓雨;刘振明;秦海旭;朱飞飞;罗议建;赵广茂;王官超;薄会申;张吉;季凇达;董晋;宗传志;张子强;徐晶;陶川溢设计研发完成，并于2025-11-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源数据与深度聚类融合的冻土上限智能识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多源数据与深度聚类融合的冻土上限智能识别方法，属于冻土勘察技术领域。该方法首先采集并预处理探地雷达和高密度电法数据，并与钻孔数据配准；利用滑动窗口构建样本数据集；构建一个双分支卷积自编码器进行无监督预训练，以融合多源数据特征；在此基础上，引入聚类层，并采用结合重构损失、聚类损失及监督损失的联合损失函数，进行半监督深度聚类优化，将地下介质划分为覆盖层、过渡带和冻土三类；最终，利用训练好的模型自动识别测线上各点的冻土上限深度，并输出置信度。本发明克服了传统方法依赖人工经验、效率低下的问题，实现了冻土上限智能化、高精度、高效率的识别。

本发明授权基于多源数据与深度聚类融合的冻土上限智能识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多源数据与深度聚类融合的冻土上限智能识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、针对测线上各个测点，采用地质雷达法以及高密度电法获取多源物探数据，并进行预处理；同时收集钻孔数据并标注冻土上限深度，与物探测线进行空间配准； S2、采用滑动窗口将预处理后的探地雷达数据和高密度电法数据，切割为数据块，并为每个数据块生成标签； S3、构建双分支卷积自编码网络，分别提取预处理后的探地雷达数据和高密度电法数据的特征，进行无监督预训练；在预训练的模型上引入聚类层； 所述双分支卷积自编码网络包括： 编码器：包括输入层和全连接层； 其中，输入层设有两个端口，一个提取探地雷达数据的数据特征；一个用于提取高密度电法数据的数据特征； 全连接层，用于将数据特征和进行融合和降维，输出最终的潜在向量； 所述聚类层设置在编码器输出的潜在向量之后； 解码器设置为与编码器对称的反卷积，以潜在向量为输入，分别得到重构后的探地雷达数据及重构后的高密度电法数据； 根据建立的联合损失函数进行模型优化；其中联合损失函数由如下公式所示的重构损失函数、聚类损失函数和监督损失函数进行加权组合形成； 其中，为联合损失，为总重构损失；为聚类损失；为监督损失，、及分别为各项损失函数的权重参数； S4、利用训练好的模型对实时获取的整条测线上的数据进行预测，输出每个测点的冻土上限深度和置信度，从而获得整条测量剖面的冻土上限。

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