北京爱熵科技有限公司聂延凯获国家专利权
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龙图腾网获悉北京爱熵科技有限公司申请的专利一种矿山巷道设计模型训练方法、矿山巷道设计及装置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：CN120705937B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202510553087.3，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权一种矿山巷道设计模型训练方法、矿山巷道设计及装置是由聂延凯;张君友;张哲设计研发完成，并于2025-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种矿山巷道设计模型训练方法、矿山巷道设计及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种矿山巷道设计模型训练方法、矿山巷道设计及装置，涉及深度学习技术领域和智能矿山技术领域，包括：获取矿山的用于模型训练的图结构数据，图结构数据包括：非巷道数据和巷道数据；将非巷道数据输入待训练的图神经网络，得到图神经网络输出的巷道设计数据，巷道设计数据包括巷道设计节点数据和巷道设计边数据，巷道设计边数据表示各非巷道节点与各巷道设计节点之间的空间关系；基于巷道设计数据与巷道数据之间的误差，调整图神经网络的网络参数。采用该方案，提高了矿山巷道设计的设计效率。
本发明授权一种矿山巷道设计模型训练方法、矿山巷道设计及装置在权利要求书中公布了：1.一种矿山巷道设计模型训练方法，其特征在于，包括： 获取矿山的用于模型训练的图结构数据，所述图结构数据包括：非巷道数据和巷道数据，所述非巷道数据包括非巷道节点数据和非巷道边数据，所述巷道数据包括巷道节点数据和巷道边数据，其中，所述非巷道边数据表示各非巷道节点之间的空间关系，所述巷道边数据表示各非巷道节点与各巷道节点之间的空间关系； 将所述非巷道数据输入待训练的图神经网络，得到所述图神经网络输出的巷道设计数据，所述巷道设计数据包括巷道设计节点数据和巷道设计边数据，所述巷道设计边数据表示各非巷道节点与各巷道设计节点之间的空间关系； 基于所述巷道设计数据与所述巷道数据之间的误差，调整所述图神经网络的网络参数。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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