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龙图腾网获悉安徽理工大学申请的专利基于标签一致特征的岩爆风险等级预警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：CN116956152B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202310859549.5，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于标签一致特征的岩爆风险等级预警方法是由苏树智;樊腾悦;朱彦敏;高天祥设计研发完成，并于2023-07-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于标签一致特征的岩爆风险等级预警方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于标签一致特征的岩爆风险等级预警方法，本发明方法构建了标签一致特征学习模型，从而能够获得岩爆指标数据的标签一致特征，有效提高岩爆预警的准确性，具体实现过程为：1借助一致分析理论和类标签信息，构建了一种新颖的标签一致特征学习模型；2优化求解该模型中特征变换矩阵的解析解；3在特征变换矩阵的基础上利用矩阵乘法直接获得岩爆指标数据的标签一致特征，并利用最近邻分类器获得岩爆风险等级的预警结果。与现有技术相比，本发明的岩爆预警方法更具有效性和鲁棒性。

本发明授权基于标签一致特征的岩爆风险等级预警方法在权利要求书中公布了：1.一种基于标签一致特征的岩爆风险等级预警方法，其特征在于该方法包括如下步骤：1将训练岩爆指标数据转化列向量，以构成岩爆训练样本矩阵其中dx代表X的样本维数，N表示X的样本数量，xi是X中的第ii＝1,2,…,N个样本；利用独热编码将xi的类标签转化为类标签指示向量yi，yi的定义为yi＝[yi1,yi2,…,yic]T∈Rc×1，当且仅当xi属于第vv＝1,2,…,c类时yiv＝1，否则yiv＝0，其中c是岩爆风险等级的类别数量；利用所有的类标签指示向量构成岩爆训练样本的类标签指示矩阵Y＝[y1,y2,…,yN]∈Rc×N；2构建标签一致特征学习模型，具体实现方式如下：借助相关性理论，并将类标签信息作为其中的一个模态，构建的标签一致特征学习模型如下： 其中，αT为α的转置向量，α为A中的特征变换向量，A是X的特征变换矩阵，β为B中的特征变换向量，B是Y的特征变换矩阵；在该模型中，R为X和Y的协方差矩阵，R的具体计算公式为： 其中为X的样本均值，为Y的样本均值；H是X的方差，H的具体计算公式为： F是Y的方差，F的具体计算公式为： 3优化求解特征变换矩阵A的解析解，具体实现方式如下：构建标签一致特征学习模型的优化问题转化为下列特征值分解问题：H-1RF-1RTα＝λα在该特征值分解问题中，λ为特征值，H-1是H的逆矩阵，F-1为F的逆矩阵，RT为R的转置矩阵，特征变换矩阵A由H-1RF-1RT的前d个最大特征值对应的特征向量组成，即其中d为投影方向的投影参数，αp为第p个最大特征值对应特征向量,p＝1,2,…,dx；4借助特征变换矩阵能够通过矩阵乘法直接获得岩爆指标数据的标签一致训练特征和标签一致测试特征，并借助最近邻分类器对标签一致测试特征进行分类，进而获得岩爆指标测试数据的风险等级。

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