成都理工大学李晨伟获国家专利权
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龙图腾网获悉成都理工大学申请的专利一种基于极限随机森林算法的基性岩温度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：CN120596844B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202510750671.8，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于极限随机森林算法的基性岩温度预测方法是由李晨伟;邓李涛;王浩然;邢一凡;于成;孙文博;钱裕杰;杨鑫燏设计研发完成，并于2025-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于极限随机森林算法的基性岩温度预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于极限随机森林算法的基性岩温度预测方法，所述方法包括：收集基性岩浆实验数据，构建包含单斜辉石‑熔体体系下的实验温度与矿物‑熔体成分的数据库，根据预设条件剔除数据库中的非平衡和极端实验数据，获得原始数据集，进行数据预处理，获得有效数据集，基于极限随机森林算法构建温度预测模型，使用有效数据集对模型进行初步训练，并结合组合式特征选择和超参数调优，确定最优的特征组合和超参数组合，得到最终的温度预测模型，进行温度预测。该方法构建了不依赖水含量作为特征输入的温度预测模型，有效的规避了天然矿物及岩石中水含量测定的技术难题，且该方法不依赖先验热力学假设，具备良好的适应性和通用性。
本发明授权一种基于极限随机森林算法的基性岩温度预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于极限随机森林算法的基性岩温度预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1收集基性岩浆实验数据，构建包含单斜辉石-熔体体系下的实验温度与矿物-熔体成分的数据库； S2根据预设条件剔除数据库中的非平衡和极端实验数据，获得原始数据集； S3对原始数据集进行数据预处理，获得有效数据集；所述有效数据集包括熔体特征、单斜辉石特征和派生特征；所述派生特征包括单斜辉石的镁指数和单斜辉石-熔体的镁铁分配系数； S4基于极限随机森林算法构建温度预测模型，使用有效数据集对模型进行初步训练，并结合组合式特征选择和超参数调优，确定最优的特征组合和超参数组合，得到最终的温度预测模型； S5基于最终的温度预测模型进行温度预测。
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