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龍圖騰網(wǎng)獲悉四川省華地建設(shè)工程有限責(zé)任公司申請(qǐng)的專利一種礦山尾礦生態(tài)問(wèn)題智能評(píng)估方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120297822B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-02發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510783839.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/0639；該發(fā)明授權(quán)一種礦山尾礦生態(tài)問(wèn)題智能評(píng)估方法及系統(tǒng)是由楊帆;孫東;余輝;李強(qiáng);楊浩然;楊濤;覃亮;王海波;舒建東;王峰;伍劍波;蒙明輝;李政男;呂劍;高超;李志軍;汪冠;馬俊杰;王鵬飛設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-12向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種礦山尾礦生態(tài)問(wèn)題智能評(píng)估方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本申請(qǐng)?zhí)峁┑囊环N礦山尾礦生態(tài)問(wèn)題智能評(píng)估方法及系統(tǒng)，基于獨(dú)立尾礦生態(tài)修復(fù)數(shù)據(jù)調(diào)試系數(shù)對(duì)尾礦生態(tài)修復(fù)預(yù)估結(jié)果進(jìn)行調(diào)試，得到目標(biāo)礦山事項(xiàng)標(biāo)簽對(duì)應(yīng)的獨(dú)立尾礦生態(tài)修復(fù)數(shù)據(jù)結(jié)果，由于尾礦生態(tài)修復(fù)預(yù)估結(jié)果是對(duì)尾礦生態(tài)信息自身的特性進(jìn)行評(píng)價(jià)得到的結(jié)果，其反映了尾礦生態(tài)信息在客觀層面上的質(zhì)量，而根據(jù)礦山事項(xiàng)顯著性特征對(duì)應(yīng)的偏差對(duì)尾礦生態(tài)修復(fù)預(yù)估結(jié)果進(jìn)行調(diào)試，調(diào)試得到的獨(dú)立尾礦生態(tài)修復(fù)數(shù)據(jù)結(jié)果趨近于礦山事項(xiàng)基于自身所得到的評(píng)價(jià)結(jié)果，即結(jié)合礦山事項(xiàng)的主觀和尾礦生態(tài)信息的客觀質(zhì)量對(duì)尾礦生態(tài)信息進(jìn)行獨(dú)立尾礦生態(tài)修復(fù)數(shù)據(jù)，使得獨(dú)立尾礦生態(tài)修復(fù)數(shù)據(jù)結(jié)果滿足個(gè)體礦山事項(xiàng)的獨(dú)特，從而提高了獨(dú)立尾礦生態(tài)修復(fù)數(shù)據(jù)結(jié)果的準(zhǔn)確性。

本發(fā)明授權(quán)一種礦山尾礦生態(tài)問(wèn)題智能評(píng)估方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種礦山尾礦生態(tài)問(wèn)題智能評(píng)估方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取需要進(jìn)行評(píng)估的尾礦生態(tài)信息和目標(biāo)礦山事項(xiàng)標(biāo)簽； 抽取所述需要進(jìn)行評(píng)估的尾礦生態(tài)信息對(duì)應(yīng)的尾礦生態(tài)修復(fù)要素特征； 結(jié)合所述尾礦生態(tài)修復(fù)要素特征，確定所述需要進(jìn)行評(píng)估的尾礦生態(tài)信息的尾礦生態(tài)修復(fù)預(yù)估結(jié)果； 通過(guò)獨(dú)立尾礦生態(tài)修復(fù)數(shù)據(jù)優(yōu)化模型，結(jié)合所述尾礦生態(tài)修復(fù)要素特征和所述目標(biāo)礦山事項(xiàng)標(biāo)簽對(duì)應(yīng)的礦山事項(xiàng)顯著性特征的拼接結(jié)果，確定與所述目標(biāo)礦山事項(xiàng)標(biāo)簽對(duì)應(yīng)的獨(dú)立尾礦生態(tài)修復(fù)數(shù)據(jù)調(diào)試系數(shù)；所述礦山事項(xiàng)顯著性特征是反應(yīng)礦山事項(xiàng)顯著性特性的數(shù)據(jù)； 基于所述尾礦生態(tài)修復(fù)預(yù)估結(jié)果和所述獨(dú)立尾礦生態(tài)修復(fù)數(shù)據(jù)調(diào)試系數(shù)，確定與所述目標(biāo)礦山事項(xiàng)標(biāo)簽對(duì)應(yīng)的獨(dú)立尾礦生態(tài)修復(fù)數(shù)據(jù)結(jié)果； 其中，所述方法還包括： 獲取所述目標(biāo)礦山事項(xiàng)標(biāo)簽對(duì)應(yīng)的若干個(gè)參考尾礦生態(tài)信息，各參考尾礦生態(tài)信息上批注有所述目標(biāo)礦山事項(xiàng)標(biāo)簽對(duì)應(yīng)的獨(dú)立尾礦生態(tài)修復(fù)數(shù)據(jù)評(píng)估值； 將所述若干個(gè)參考尾礦生態(tài)信息分別加載至獨(dú)特礦山事項(xiàng)顯著性特征抽取模型，通過(guò)所述獨(dú)特礦山事項(xiàng)顯著性特征抽取模型得到所述若干個(gè)參考尾礦生態(tài)信息各自對(duì)應(yīng)的獨(dú)特礦山事項(xiàng)顯著性特征；所述獨(dú)特礦山事項(xiàng)顯著性特征是獨(dú)特該獨(dú)特礦山事項(xiàng)顯著性特征對(duì)應(yīng)的參考尾礦生態(tài)信息的顯著性特征； 獲取各所述參考尾礦生態(tài)信息與所述目標(biāo)礦山事項(xiàng)標(biāo)簽對(duì)應(yīng)的獨(dú)立尾礦生態(tài)修復(fù)數(shù)據(jù)最大值和獨(dú)立尾礦生態(tài)修復(fù)數(shù)據(jù)最小值； 對(duì)于每個(gè)參考尾礦生態(tài)信息，基于與所述目標(biāo)礦山事項(xiàng)標(biāo)簽對(duì)應(yīng)的獨(dú)立尾礦生態(tài)修復(fù)數(shù)據(jù)評(píng)估值、所述獨(dú)立尾礦生態(tài)修復(fù)數(shù)據(jù)最大值和所述獨(dú)立尾礦生態(tài)修復(fù)數(shù)據(jù)最小值，得到所述目標(biāo)礦山事項(xiàng)標(biāo)簽對(duì)該參考尾礦生態(tài)信息的獨(dú)特程度； 基于所述目標(biāo)礦山事項(xiàng)標(biāo)簽對(duì)各參考尾礦生態(tài)信息的獨(dú)特程度，以及各參考尾礦生態(tài)信息對(duì)應(yīng)的獨(dú)特礦山事項(xiàng)顯著性特征，得到目標(biāo)礦山事項(xiàng)標(biāo)簽對(duì)應(yīng)的礦山事項(xiàng)顯著性特征； 其中，所述抽取所述需要進(jìn)行評(píng)估的尾礦生態(tài)信息對(duì)應(yīng)的尾礦生態(tài)修復(fù)要素特征，包括： 獲取尾礦生態(tài)修復(fù)要素特征抽取模型； 將所述需要進(jìn)行評(píng)估的尾礦生態(tài)信息加載至所述尾礦生態(tài)修復(fù)要素特征抽取模型，通過(guò)所述尾礦生態(tài)修復(fù)要素特征抽取模型輸出所述尾礦生態(tài)修復(fù)要素特征； 其中，所述尾礦生態(tài)修復(fù)要素特征抽取模型與獨(dú)特礦山事項(xiàng)顯著性特征抽取模型共同訓(xùn)練得到；所述尾礦生態(tài)修復(fù)要素特征抽取模型與所述獨(dú)特礦山事項(xiàng)顯著性特征抽取模型共性標(biāo)準(zhǔn)局部模型，并分別包括對(duì)應(yīng)的輸出局部模型；共同訓(xùn)練所述尾礦生態(tài)修復(fù)要素特征抽取模型與所述獨(dú)特礦山事項(xiàng)顯著性特征抽取模型的步驟包括： 獲取第一尾礦生態(tài)信息示例集、第二尾礦生態(tài)信息示例集、所述尾礦生態(tài)修復(fù)要素特征抽取模型和所述獨(dú)特礦山事項(xiàng)顯著性特征抽取模型；所述第一尾礦生態(tài)信息示例集中各第一尾礦生態(tài)信息示例分別存在尾礦生態(tài)修復(fù)要素特征配置目錄，所述第二尾礦生態(tài)信息示例集中各第二尾礦生態(tài)信息示例分別存在獨(dú)特礦山事項(xiàng)顯著性特征配置目錄； 將所述第一尾礦生態(tài)信息示例加載至所述尾礦生態(tài)修復(fù)要素特征抽取模型，通過(guò)所述尾礦生態(tài)修復(fù)要素特征抽取模型的標(biāo)準(zhǔn)局部模型對(duì)所述第一尾礦生態(tài)信息示例進(jìn)行特征抽取，并通過(guò)所述尾礦生態(tài)修復(fù)要素特征抽取模型的輸出局部模型輸出尾礦生態(tài)修復(fù)要素特征回歸分析結(jié)果； 將所述第二尾礦生態(tài)信息示例加載至所述獨(dú)特礦山事項(xiàng)顯著性特征抽取模型，通過(guò)所述獨(dú)特礦山事項(xiàng)顯著性特征抽取模型的標(biāo)準(zhǔn)局部模型對(duì)所述第二尾礦生態(tài)信息示例進(jìn)行特征抽取，并通過(guò)所述獨(dú)特礦山事項(xiàng)顯著性特征抽取模型的輸出局部模型輸出獨(dú)特礦山事項(xiàng)顯著性特征回歸分析結(jié)果； 基于所述尾礦生態(tài)修復(fù)要素特征回歸分析結(jié)果和所述尾礦生態(tài)修復(fù)要素特征配置目錄，以及所述獨(dú)特礦山事項(xiàng)顯著性特征回歸分析結(jié)果和所述獨(dú)特礦山事項(xiàng)顯著性特征配置目錄，共同訓(xùn)練所述尾礦生態(tài)修復(fù)要素特征抽取模型和所述獨(dú)特礦山事項(xiàng)顯著性特征抽取模型； 其中，所述基于所述尾礦生態(tài)修復(fù)要素特征回歸分析結(jié)果和所述尾礦生態(tài)修復(fù)要素特征配置目錄，以及所述獨(dú)特礦山事項(xiàng)顯著性特征回歸分析結(jié)果和所述獨(dú)特礦山事項(xiàng)顯著性特征配置目錄，共同訓(xùn)練所述尾礦生態(tài)修復(fù)要素特征抽取模型和所述獨(dú)特礦山事項(xiàng)顯著性特征抽取模型，包括： 基于所述尾礦生態(tài)修復(fù)要素特征回歸分析結(jié)果和所述尾礦生態(tài)修復(fù)要素特征配置目錄之間的區(qū)分搭建第一測(cè)評(píng)指標(biāo)算法，并基于所述獨(dú)特礦山事項(xiàng)顯著性特征回歸分析結(jié)果和所述獨(dú)特礦山事項(xiàng)顯著性特征配置目錄之間的區(qū)分搭建第二測(cè)評(píng)指標(biāo)算法； 通過(guò)最小化所述第一測(cè)評(píng)指標(biāo)算法得到第一模型金字塔系數(shù)，并通過(guò)最小化所述第二測(cè)評(píng)指標(biāo)算法得到第二模型金字塔系數(shù)； 結(jié)合所述第一模型金字塔系數(shù)和所述第二模型金字塔系數(shù)，共同訓(xùn)練所述尾礦生態(tài)修復(fù)要素特征抽取模型和所述獨(dú)特礦山事項(xiàng)顯著性特征抽取模型。

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