中国地质科学院地质力学研究所唐晓音获国家专利权
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龙图腾网获悉中国地质科学院地质力学研究所申请的专利小样本地热资源预测方法和装置、系统、存储介质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：CN121524966B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202610056162.X，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权小样本地热资源预测方法和装置、系统、存储介质是由唐晓音;高凤琳;高万里;彭博设计研发完成，并于2026-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。
本小样本地热资源预测方法和装置、系统、存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种小样本地热资源预测方法和装置、系统、存储介质，包括：利用元学习从有限的源数据中学习具有泛化能力的贝叶斯先验知识，通过快速适配机制迁移到新的小样本目标区域，并利用多尺度差异化相似度计算和混合学生分布，实现高精度的点预测与可靠的不确定性区间估计。采用本发明的技术方案，在地热资源勘探在小样本、高成本、区域异质性强的客观约束下，实现高精度、高稳健性且能量化不确定性的储量预测。
本发明授权小样本地热资源预测方法和装置、系统、存储介质在权利要求书中公布了：1.一种小样本地热资源预测方法，其特征在于，包括： 步骤S1、从包含多地热区域历史数据的源数据集中，通过分层类别采样和添加自适应高斯噪声，生成多个同源合成任务； 步骤S2、在同源合成任务上，采用基于高斯过程的贝叶斯优化算法，自动搜索贝叶斯先验分布的最优先验超参数； 步骤S3、在一个新的目标区域的小样本数据上，固定所述最优先验超参数，仅对锐化参数、温度参数和样本权重上限进行微调； 步骤S4、将所述目标区域的小样本数据中的连续地质特征在粗、中、细三个尺度上离散化，并基于正态-逆Wishart共轭先验，为每个地热资源类别在每个尺度下构建贝叶斯原型； 步骤S5、对于待预测样本，通过贝叶斯原型分别计算其与历史样本在粗、中、细尺度下的相似度，其中粗尺度采用离散等级差距度量，中尺度采用离散等级与连续特征后验密度的混合度量，细尺度采用后验预测密度度量； 步骤S6、将各尺度相似度按预设权重融合，经锐化处理和上限截断后，归一化得到每个样本权重； 步骤S7、根据样本权重聚合类别权重，将各类别的贝叶斯预测分布混合为混合学生分布，并输出预测均值及指定置信水平的置信区间。
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