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龙图腾网获悉核工业航测遥感中心申请的专利基于航空物探数据的半定量与神经网络联合预测找矿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：CN116341357B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202211632423.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于航空物探数据的半定量与神经网络联合预测找矿方法是由张翔;张伟;魏滨;王培建;卢亚运设计研发完成，并于2022-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于航空物探数据的半定量与神经网络联合预测找矿方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于航空物探数据的半定量与神经网络联合预测找矿方法，包括：a.整理研究区的航空物探数据，求取航空物探数据转换参量；b.对已有矿床的航空物探异常特征进行分析，建立物理–数学矿床模型；c.在未知区域，利用物理–数学矿床模型，采用半定量预测方法进行预测，生成半定量成矿有利度评价参量；d.以半定量成矿预测有利度参数为约束条件，利用物理–数学矿床模型进行神经网络预测，生成神经网络预测成矿有利度评价参量；e.将半定量成矿和神经网络预测成矿有利度评价参量与研究区的地质图叠合，分析有利度成矿地质背景，圈定成矿远景区。本发明能够有效利用航空物探数据，联合半定量与神经网络预测方法，能够准确预测成矿远景区。

本发明授权基于航空物探数据的半定量与神经网络联合预测找矿方法在权利要求书中公布了：1.一种基于航空物探数据的半定量与神经网络联合预测找矿方法，其特征在于，包括以下步骤： a.整理研究区的航空物探数据，并分别对航磁数据和航放数据进行数据转换处理，求取研究区的航空物探数据转换参量； b.对研究区内已有矿床的航空物探异常特征进行分析，建立典型矿床的物理–数学矿床模型； 在研究区中选择已知的矿床区域，将矿床投影到步骤a中得到的各航空物探数据转换参量信息上，分析已知矿床与物理场的关系，调整已知矿床与物理场的相关系数、有利信息面积比以及费歇判据确定转换场中矿床所处场的最佳场值组合关系，从而建立典型矿床的物理–数学矿床模型； c.在研究区内的未知区域，基于研究区的航空物探数据转换参量，利用建立的物理–数学矿床模型，采用半定量预测方法进行预测，生成半定量成矿有利度评价参量； d.以半定量成矿有利度评价参量为约束条件，利用建立的物理–数学矿床模型进行神经网络预测，将研究区各种航空物探数据转换参量叠置，生成神经网络预测成矿有利度评价参量； 以步骤c中得到的半定量有利度参量为约束条件，对参与预测的各转换场参量进行约束，将每种转换场中符合矿床模型的数据根据相关系数的大小赋于一定的权值，代表有利，对于相关系数小于给定值的其它数据赋于0，代表不利,然后进行信息叠加分析，生成神经网络预测成矿有利度评价参量； e.将半定量成矿有利度评价参量和神经网络预测成矿有利度评价参量与研究区的地质图叠合，分析有利度成矿地质背景，圈定成矿远景区。

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