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龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利一种基于隐半马尔科夫模型的微震信号分割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：CN116304562B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202310126416.7，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种基于隐半马尔科夫模型的微震信号分割方法是由芦楠楠;邢帅;马占国;刘盛东设计研发完成，并于2023-02-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于隐半马尔科夫模型的微震信号分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于隐半马尔科夫模型的微震信号分割方法，涉及煤矿开采微震监测技术领域，解决了微震信号P波整体拾取不够精准的技术问题，其技术方案要点是使用隐半马尔科夫模型对微震信号建模，将信号中有无微震事件发生视为HSMM中的状态转换过程，并考虑状态驻留时间。使用微震信号的特征序列训练HSMM，训练后的HSMM，可以自动学习到有无微震事件发生时信号的幅值变化特性，因此可以准确的捕捉微震事件发生的初始时刻及其持续的时间，从而实现对微震信号的分割。

本发明授权一种基于隐半马尔科夫模型的微震信号分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于隐半马尔科夫模型的微震信号分割方法，其特征在于，包括： S1：采集原始微震信号X并对其进行预处理，得到预处理后的微震信号X′；其中，X＝{x1,x2,...,xT}； S2：对微震信号X′进行特征提取，得到微震信号X′的特征序列EA′； S3：将多个微震信号的特征序列EA'构成的特征序列集划分为训练集和测试集； S4：使用隐半马尔科夫模型对微震信号X'建模，包括：微震信号X'中的每一个时刻对应一个状态，由此构成隐半马尔科夫模型中的隐藏状态序列I＝{i1,i2,...,ir}，微震信号X'的特征序列EA'作为隐半马尔科夫模型中观测序列O＝{o1,o2,...,oT}，则微震信号X'的隐半马尔科夫模型为λ＝π,A,B,P，表示为： 其中，π表示初始状态概率向量，πi,d表示初始状态为qi且持续时间为d个时间单位的概率；A表示状态转移概率矩阵，ai,d'j,d表示在已知前d'个时间单位内状态为qi的条件下，当前d个时间单位内状态为qj的概率；B表示观测概率矩阵，bj,dOt+1:t+d表示在已知状态序列i[t+1:t+d]的状态为qj的条件下，其生成的观测序列为Ot+1:t+d的概率；P表示状态驻留时间概率矩阵，pid表示状态qi持续d个时间单位的概率； S5：对λ的参数进行初始化，包括：通过训练集中的特征序列EA'对λ的初始参数进行统计； S6：对最优参数进行估计，并获取最优参数对应的模型表示为λ*＝π,A,B,P； S7：将测试集中的特征序列作为模型λ*的观测序列，基于维特比算法对观测序列中对应的隐藏状态序列进行估计，得到估计隐藏状态序列I'＝{i1,i2,...,iT}； S8：根据估计隐藏状态序列I'＝{i1,i2,...,iT}获取微震事件的初至时刻和结束时刻，最终实现微震信号的分割。

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