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龍圖騰網獲悉中國地質大學(武漢);武漢地大坤迪科技有限公司申請的專利一種基于AE-LightGBM模型的找礦預測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119377805B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411416858.6，技術領域涉及：G06F18/243；該發明授權一種基于AE-LightGBM模型的找礦預測方法是由徐凱;周廣隆;吳沖龍;李巖;田宜平;孔春芳;徐城陽;呂維逸;董洋;向世澤;趙杰;李必億;李宗嶺;朱睿;陳一凡設計研發完成，并于2024-10-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于AE-LightGBM模型的找礦預測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于AE?LightGBM模型的找礦預測方法，涉及找礦預測技術領域，步驟S1、獲取包含礦點、非礦點及未知礦點的研究區數據，構建原始數據集；步驟S2、基于無標簽數據訓練自編碼器，得到編碼后的有標簽數據集；步驟S3、在編碼后的有標簽數據集上，使用貝葉斯優化算法確定LightGBM模型的最佳超參數組合，并以此訓練出最佳LightGBM預測模型；步驟S4、利用最佳LightGBM預測模型對研究區進行找礦預測并評價。本發明采用上述一種基于AE?LightGBM模型的找礦預測方法，可以充分利用無標簽數據的豐富信息，同時結合有標簽數據的指導，顯著提升模型的精度、泛化能力和穩定性，在找礦預測領域具有重大意義。

本發明授權一種基于AE-LightGBM模型的找礦預測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于AE-LightGBM模型的找礦預測方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟S1、獲取包含礦點、非礦點及未知礦點的研究區數據，并進行預處理操作，構建原始數據集； 步驟S2、基于無標簽數據訓練自編碼器，通過編碼器將原始數據集壓縮到低維的潛在空間，再通過解碼器還原數據，自動學習數據中最具代表性的特征模式，并使用訓練后的編碼器對所有礦點進行編碼，得到編碼后的有標簽數據集； 步驟S3、在編碼后的有標簽數據集上，使用貝葉斯優化算法確定LightGBM模型的最佳超參數組合，并以此訓練出最佳LightGBM預測模型； 步驟S4、利用最佳LightGBM預測模型對研究區進行找礦預測并評價； 所述步驟S2中的有標簽數據集表示為，無標簽數據集表示為，其中，為屬性矩陣，為標簽矩陣，為空間坐標矩陣； 所述步驟S2中，自編碼器由編碼器和解碼器組成，解碼器由多層全連接神經網絡組成，編碼器由嵌入層和多層全連接神經網絡組成，嵌入層將類別變量映射為數值向量； 編碼器和解碼器的全連接網絡的結構是對稱的，編碼器每層的神經元數量逐漸減少，將高維輸入數據壓縮到低維潛在表示，解碼器通過對稱的結構逐層增加神經元數量，將低維表示逐漸還原至原始數據維度； 自編碼器采用批量正則化策略，采用Adam優化器調整學習率，采用PReLU作為激活函數，公式如下： ； 其中，為自動學習的參數，為輸入值； 自編碼器的訓練數據是無標簽數據中的，損失函數為均方誤差，公式如下： ； 其中，為數據的樣本數量，為輸入的第個樣本，為自編碼器重建的第個樣本。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國地質大學(武漢);武漢地大坤迪科技有限公司，其通訊地址為：430000 湖北省武漢市洪山區魯磨路388號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。