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龙图腾网恭喜中国科学院山西煤炭化学研究所申请的专利一种多源煤基固废资源化利用方向的决策方法及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：CN114611940B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202210247435.0，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权一种多源煤基固废资源化利用方向的决策方法及系统是由王敏龙;夏攀;王宏刚;邓蜀平;蒋云峰;许志琴;张素敏设计研发完成，并于2022-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多源煤基固废资源化利用方向的决策方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于煤基固废资源化利用领域，具体涉及一种多源煤基固废资源化利用方向的决策方法及系统。为解决煤基固废资源化利用的过程中存在产业信息不对称的问题，本发明基于机器学习的随机森林模型，通过对多源煤基固废的资源环境属性数据与固废资源化利用技术数据收集与分析处理，运用机器学习的方法建立随机森林分类模型，达到对固废资源环境属性数据与资源化利用方向技术方向的对应分类，决策者输入一种固废资源环境属性数据，系统输出一个或多个资源化利用的方向，每个方向下有许多具体的资源化处理技术，再结合技术需求方的经济环保政策等要求与固废资源化处理技术对所处理固废的理化特性的具体要求，作为一个决策参考。

本发明授权一种多源煤基固废资源化利用方向的决策方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多源煤基固废资源化利用方向的决策方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，获取数据集：获取多源煤基固废的资源环境属性信息与固废资源化利用的技术方向信息，将多源煤基固废的资源环境属性信息作为数据集，划分为训练集和测试集；步骤2，从获取到的数据集中选取特征属性：对固废资源环境属性信息进行分析，选取对固废资源化利用的三类特征属性，包括材料科学特征、化学成分与结构特征、矿物相与组成特征；步骤3，数据预处理：一组特征属性下的数据有20%以上的缺失值，则删除这组数据，20%以下的缺失值则用均值补全；将同一特征属性下的数据进行一致性检查，将文字型特征属性转化为数值型，将固废资源化利用的技术方向的分类标签转化为分类数值，并对没有关联的特征属性和分类标签进行独热编码；步骤4，搭建随机森林分类器模型：以训练集内特征属性下的数据为输入，以固废资源化利用技术方向的分类标签为输出，建立随机森林分类器模型，将测试集内特征属性下的数据零均值标准化处理，导入建立的模型中，测试模型的泛化性，调整随机森林参数，完善模型实现对固废资源化利用方向的分类决策；步骤5，得到一个或多个固废资源化利用的分类标签，每个分类标签代表着一个固废资源化利用方向；所述步骤4中建立随机森林分类器模型的具体步骤为：（1）设定随机森林参数的范围，树的数量在100~200之间，树的特征个数为数据集全部特征属性的开平方，树的深度为10~100之间；（2）将训练集中的数据进行零均值标准化处理，运用网格搜索法，通过十折交叉验证法，将训练集数据分为十份，轮流将其中九份作为训练数据，一份作为验证数据，十次结果分类正确率的均值作为评判参树模型的标准，选择准确率最高的参数模型作为最优超参数配比，再将零均值标准化处理后的训练集导入最优超参数的随机森林模型进行训练，得到随机森林分类器模型。

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