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龙图腾网获悉中国地质调查局西安地质调查中心(西北地质科技创新中心);山东招金地质勘查有限公司申请的专利基于人工智能的矿区勘探系统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：CN120833232B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202511343927.X，技术领域涉及：G06Q50/02；该发明授权基于人工智能的矿区勘探系统是由杨晓奇;李卫革;董启明;范堡程;郝占优;张晶;李龙波;卢巍;于文强;张俊鹏;扈博;李树栋;鲁岳鑫设计研发完成，并于2025-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的矿区勘探系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于人工智能的矿区勘探系统，包括多源数据获取模块、数据优化模块、矿区候选区域潜力识别模块和矿区智能勘探模块。本发明涉及人工智能数据分析与计算机视觉的技术领域，具体是指基于人工智能的矿区勘探系统，本方案创新性地将矿区候选区域潜力识别模块与矿区智能勘探模块相结合，提高了成矿区识别的准确性与勘探的针对性；提出了采用K近邻算法构建加权图结构，并引入具备并行更新机制的改进图卷积神经网络，实现对大范围候选矿区的高精度自动化潜力分类；引入复合混沌映射初始化方法与正弦指数惯性权重改进粒子群优化算法，提高了产量预测的准确性与稳定性，实现了对成矿区各子区的高精度产量预测。

本发明授权基于人工智能的矿区勘探系统在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的矿区勘探系统，其特征在于：包括多源数据获取模块、数据优化模块、矿区候选区域潜力识别模块和矿区智能勘探模块； 所述多源数据获取模块，具体为通过数据获取操作，得到矿区勘探原始数据； 所述数据优化模块，用于提升原始数据质量与模型适配性，具体为通过图像数据预处理和结构化数据预处理，得到矿区勘探优化数据； 所述矿区候选区域潜力识别模块，用于在大范围矿区候选区域中识别具有高潜力成矿区域，具体为通过建立矿区潜力评估模型，并利用历史数据对模型进行训练，将实时数据输入到训练后的模型中，输出各候选矿区的潜力评估结果，根据潜力评估结果对大范围候选区域进行筛选，得到成矿区区域结果；所述建立矿区潜力评估模型包括候选区识别特征提取、判别特征矩阵获取、候选区图结构建立和矿区潜力结果输出； 所述矿区潜力结果输出，具体为将候选区图结构输入采用并行更新机制的改进图卷积神经网络，提取矿区潜力分类特征，将矿区潜力分类特征经全连接层映射并通过Softmax函数计算候选矿区的各潜力类别的概率分布，选择最大概率对应的类别作为最终预测结果，得到候选矿区的潜力评估结果； 所述改进图卷积神经网络包括并行多阶图卷积层与多头注意力机制；具体为首先设定并行分支数量为Q，每个分支对应一个不同阶的归一化邻接矩阵；各分支在第一层分别接收初始节点特征矩阵与对应阶的归一化邻接矩阵，并同步执行图卷积运算，生成该层的单阶节点特征；在第l层中，各分支分别接收上一层输出的单阶节点特征与对应阶的归一化邻接矩阵并同步执行图卷积运算，生成该层的单阶节点特征，完成各分支的并行卷积后，将所有分支的卷积节点特征按特征维度进行拼接，生成多阶邻域特征，实现多阶邻域特征的并行更新与逐层提取；将多阶邻域特征输入多头注意力机制，得到矿区潜力分类特征； 所述矿区智能勘探模块，用于在成矿区区域实施分区化产量预测与精确开采区域确定；具体为建立矿区产量预测模型并利用历史数据进行训练，采用复合混沌映射初始化方法和正弦指数惯性权重改进粒子群优化算法，以搜索模型最优超参数组合，根据所述模型最优超参数组合更新预测模型，获得最优矿区产量预测模型，再将各子区的实时数据输入该预测模型，输出各子区的产量预测结果，根据产量预测结果生成矿区分区产量分布图，实现对目标矿区的智能化勘探规划与高效运营管理。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国地质调查局西安地质调查中心(西北地质科技创新中心);山东招金地质勘查有限公司，其通讯地址为：710061 陕西省西安市碑林友谊东路438号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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