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龙图腾网获悉东南大学;中国国家铁路集团有限公司申请的专利一种基于母岩矿物组成的隧道洞渣性能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：CN119397324B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202411297117.0，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于母岩矿物组成的隧道洞渣性能预测方法是由林均霖;刘宇洁;王涵;苗艳春;王凤娟;蒋金洋;赵有明;王峰设计研发完成，并于2024-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于母岩矿物组成的隧道洞渣性能预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及岩土分析技术领域，具体涉及一种基于母岩矿物组成的隧道洞渣性能预测方法。该方法包括：获得每种性能数据对应的初始类型和分类边界；建立每种性能数据对应的初始预测模型；获得初始预测模型的训练集、验证集和测试集；利用训练集和验证集对初始预测模型进行训练，得到第一预测模型；利用测试集对预测模型进行测试获得预测准确率；根据预测准确率对分类边界或初始预测模型进行更新，并再次训练得到第二预测模型；若第二预测模型对应的预测准确率达到预设标准，停止对分类边界或初始预测模型的更新，若未达到预设标准，则继续更新，直至达到预设标准，得到最终预测模型。本发明能够准确的预测洞渣性能。

本发明授权一种基于母岩矿物组成的隧道洞渣性能预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于母岩矿物组成的隧道洞渣性能预测方法，其特征在于，该方法包括： 获取母岩信息数据集，所述母岩信息数据集包括母岩编号、矿物组成、理化性能和力学性能；对母岩信息数据集进行预处理； 对理化性能和力学性能中的每种性能数据进行分类，获得每种性能数据对应的初始类型和分类边界；建立每种性能数据对应的初始预测模型； 基于母岩信息数据集获得每种性能数据对应的初始预测模型的训练集、验证集和测试集；利用所述训练集和验证集对初始预测模型进行训练，得到第一预测模型；利用测试集对预测模型进行测试获得预测准确率； 根据预测准确率对分类边界或初始预测模型进行更新，并再次训练得到第二预测模型；若第二预测模型对应的预测准确率达到预设标准，停止对分类边界或初始预测模型的更新，若未达到预设标准，则继续更新，直至达到预设标准，得到最终预测模型； 所述根据预测准确率对分类边界或初始预测模型进行更新，包括： 对于初始预测模型包括对激活函数、隐藏层和神经元进行更新；对于分类边界、激活函数、隐藏层和神经元进行更新时，每次只更新一项； 对分类边界进行更新包括：设置第一更新策略，第一更新策略具体为在保证每个类别的数据量在预设区间内的条件下，增大或者减小分类边界； 对于激活函数更新包括：每次更新选择预设激活函数中的一个激活函数作为初始预测模型的激活函数； 对于隐藏层更新包括：在隐藏层层数不能超过设定层数的条件下，每次更新增加一层隐藏层； 对于神经元更新包括：在保证每层隐藏层中的神经元个数不超过设定个数的条件下，每次更新在每层隐藏层中增加或减少设定数量的神经元。

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