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龙图腾网获悉中南大学申请的专利一种隐伏矿体深度学习三维定量预测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：CN121524967B 。

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：202610057164.0，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种隐伏矿体深度学习三维定量预测方法是由邓浩;邓春芳;陈进;刘占坤;毛先成设计研发完成，并于2026-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种隐伏矿体深度学习三维定量预测方法在说明书摘要公布了：本发明实施例中提供了一种隐伏矿体深度学习三维定量预测方法，属于数据处理技术领域，具体包括：构建三维地质体元控矿指标的序列化滑动窗口；将序列化样本中的原始控矿特征映射至高维表示空间；将初始特征序列输入选择性状态空间模型，输出深层特征序列；利用样本加权策略训练选择性状态空间模型，优化模型参数；将训练完成的模型应用于全部体元，对同一体元由不同滑动窗口得到的多个预测概率进行空间加权融合，获得该体元的最终成矿概率，并构建三维成矿概率体；将待预测区域体元对应的控矿指标输入三维成矿概率体，根据预设的概率阈值圈定隐伏矿体预测靶区。通过本发明的方案，提高了预测精准度和可解释性。

本发明授权一种隐伏矿体深度学习三维定量预测方法在权利要求书中公布了：1.一种隐伏矿体深度学习三维定量预测方法，其特征在于，包括： 步骤1，构建三维地质体元控矿指标的序列化滑动窗口，得到序列化样本； 步骤2，将序列化样本中的原始控矿特征映射至高维表示空间，获得初始特征序列； 所述步骤2具体包括： 对局部特征序列中的每个控矿特征进行线性变换后使用非线性激活函数处理，得到对应的初始潜在表示： 其中，表示初始潜在表示，为输入权重矩阵，为输入偏置向量，为ReLU函数，为张量形状，为模型维度； 步骤3，将初始特征序列输入选择性状态空间模型，通过堆叠的Mamba模块进行依赖关系建模与特征提取，输出深层特征序列； 所述步骤3具体包括： 步骤3.1，将初始特征序列输入由N个依次连接的Mamba模块组成的模型； 步骤3.2，每个Mamba模块通过选择性门控、状态更新矩阵和控制项对每个序列位置使用选择性离散SSM更新，得到隐藏状态，并将状态输出为，据此形成深层表达，其中，所述选择性离散SSM更新的表达式为： 其中，表示步长参数，表示状态转移矩阵，为输入矩阵，为输出矩阵，为离散化A矩阵，为离散化B矩阵，为状态维度，为门控偏置，为第t时刻的隐藏状态，为第t+1时刻的隐藏状态，为逐元素乘，在序列方向上逐点更新隐藏状态，并将状态输出为，形成深层表达，由一个轻量级多层感知机根据当前输入特征自适应地生成； 步骤3.3，堆叠每个Mamba模块的深层表达形成深层特征序列； 步骤4，基于深层特征序列中代表窗口中心位置的特征，通过分类网络计算矿化概率，并利用样本加权策略训练选择性状态空间模型，优化模型参数； 步骤5，将训练完成的模型应用于全部体元，对同一体元由不同滑动窗口得到的多个预测概率进行空间加权融合，获得该体元的最终成矿概率，并构建三维成矿概率体； 步骤6，将待预测区域体元对应的控矿指标输入三维成矿概率体，根据预设的概率阈值圈定隐伏矿体预测靶区。

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