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公开(公告)号：CN118520275A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410698832.9
申请日：2024-05-31
Applicant: 中国地质大学(武汉) , 贵州省地质矿产勘查开发局一〇三地质大队
IPC: G06F18/213 , G06F18/2415 , G06F18/2431 , G06F18/214 , G06N3/047 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种融合带噪学习和局部分类器的测井数据岩性识别方法，属于深度学习技术领域。该方法包括以下步骤：测井数据训练集预处理；构建预训练模型；确定易混淆岩性组合；构建优化局部分类器模型；建立融合带噪学习优化局部分类器模型；岩性识别。本发明采用上述的一种融合带噪学习和局部分类器的测井数据岩性识别方法，有助于矿产勘查领域测井数据的数据区分，提高了机器学习算法在地矿领域中测井岩性识别的准确率与识别效率，有效解决了岩性识别中相似岩性难以区分和岩性标签标注不明确的问题。
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公开(公告)号：CN117035157A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310805726.1
申请日：2023-07-03
Applicant: 中国地质大学(武汉) , 贵州省地质矿产勘查开发局一〇三地质大队
IPC: G06Q10/04 , G06Q30/0202 , G06Q50/02 , G06N3/006 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06F17/15
Abstract: 本发明涉及一种基于铜价格时序预测的露天矿生产计划优化方法，属于露天矿生产计划智能优化领域。发明通过以日期为基准对历史铜价进行收集，使用线性归一化方法和线性插值法，生成处理后的多因素数据集，并生成相关性矩阵，利用GCN模型对相关性矩阵进行聚焦，通过Autoformer模块，分解趋势项序列与季节项序列，通过生成的模型进行铜价格预测，利用铜价格作为参数导入生产计划数学模型，生成生产计划。本发明能够为通过历史价格信息等多因素数据集中不同因素的相关性的聚焦，有效提高铜价格预测准确率，得到精度更高，更贴合实际生产情况的解决方案。
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公开(公告)号：CN110443569A
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201910621217.7
申请日：2019-07-10
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提供了一种基于智能化批处理的矿产勘查项目管理系统，包括通知公告、过程管理、项目信息和人员信息四个模块，在过程管理模块的各个单元中实现了多个专家智能批量分发的需求，该管理系统使项目管理人员在面对大量勘查项目的时候能够更直观、明了地理解当前各个勘查项目论证、评审、立项、野外实施、验收、结题等工作的进展情况，针对各级负责人，及时进行项目的管理审批工作，同时通过实现多个专家批量分发功能，有助于管理人员高效完成所有项目的有序管理，以便对后期的勘查工作做出及时有效的决策。本发明的有益效果是：提高了勘查项目管理效率，极大地节省了管理成本。
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公开(公告)号：CN116863217A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310805725.7
申请日：2023-07-03
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06V10/764 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/096
Abstract: 本发明涉及一种野外露头岩石图像岩性识别方法，属于岩性识别领域。本发明提供的一种野外露头岩石图像岩性识别方法通过PascalVOC数据集的基本文件结构和目标检测评价标准，使用LabelImg工具建立了岩石目标检测数据集；基于Faster‑RCNN的岩石目标检测算法，以ResNet50网络作为前置分类网络，进行迁移学习；设计加权公式实现自动化脚本实现批量裁剪最优检测目标，制作高质量野外露头岩石岩性识别图像数据集；设计实现多尺度卷积岩性识别模型，本发明能够为野外露头岩石图像岩性识别问题提供一种精度更高，时间成本更低的解决方案，为岩性识别得进一步研究分析与利用提供了保障。
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