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龍圖騰網(wǎng)獲悉北京郵電大學申請的專利一種巖性識別模型的模型預處理方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN120197520B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202510679045.4，技術領域涉及：G06F30/27；該發(fā)明授權一種巖性識別模型的模型預處理方法及系統(tǒng)是由史馨悅設計研發(fā)完成，并于2025-05-26向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本一種巖性識別模型的模型預處理方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供一種巖性識別模型的模型預處理方法及系統(tǒng)，該方法的步驟包括：獲取預構建的巖性識別模型中多個超參數(shù)的參數(shù)范圍，基于多個超參數(shù)的參數(shù)范圍構建第一預設個數(shù)的個體，完成初始化種群，并對初始化種群進行預設輪次的更新；在每個更新輪次中包括全局優(yōu)化和局部優(yōu)化；在全局優(yōu)化的步驟中，基于個體與目標個體之間的距離對該個體的位置進行更新，得到個體的更新位置；在局部優(yōu)化的步驟中，基于個體影響參數(shù)組對全局優(yōu)化群體中每個個體的位置進行再次優(yōu)化，完成局部優(yōu)化；在預設輪次的更新后通過適應度篩選最終的個體，所述巖性識別模型應用該個體的超參數(shù)進行模型訓練，在完成訓練后進行巖性識別。

本發(fā)明授權一種巖性識別模型的模型預處理方法及系統(tǒng)在權利要求書中公布了：1.一種巖性識別模型的模型預處理方法，其特征在于，該方法的步驟包括： 獲取預構建的巖性識別模型中多個超參數(shù)的參數(shù)范圍，基于多個超參數(shù)的參數(shù)范圍構建第一預設個數(shù)的個體，完成初始化種群，并對初始化種群進行預設輪次的更新； 在每個更新輪次中包括全局優(yōu)化和局部優(yōu)化； 在全局優(yōu)化的步驟中，計算當前種群中個體的適應度，基于個體的適應度篩選第二預設個數(shù)的個體作為目標個體，基于個體與目標個體之間的距離對該個體的位置進行更新，得到個體的更新位置作為第一更新位置； 計算高斯分布，基于種群中個體的第一更新位置和高斯分布計算種群中個體的第二更新位置，將個體的第二更新位置作為全局優(yōu)化的步驟中個體的最終位置，采用如下公式計算第二更新位置： ； 其中，表示第二更新位置，表示第一更新位置，表示預設置的最大迭代次數(shù)，、、和γ均為預設置的常數(shù)，D表示位置向量的維度數(shù)量，表示第一更新位置的位置向量中一個維度的值，表示目標個體的位置向量中對應的維度的值，表示預設置的高斯突變常數(shù)，表示目標個體的位置向量；表示第一更新位置的位置向量；表示高斯分布； 在局部優(yōu)化的步驟中，計算全局優(yōu)化后的每個個體的個體影響參數(shù)組，所述個體影響參數(shù)組包括至少一個個體影響參數(shù)，基于個體影響參數(shù)組對全局優(yōu)化群體中每個個體的位置進行再次優(yōu)化，完成局部優(yōu)化； 在預設輪次的更新后通過適應度篩選最終的個體，所述巖性識別模型應用該個體的超參數(shù)進行模型訓練，在完成訓練后進行巖性識別。

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