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龙图腾网恭喜中国科学技术大学申请的专利基于人工智能的地质矿产资源预测模型训练方法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：CN119378642B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202411961536.X，技术领域涉及：G06N3/094；该发明授权基于人工智能的地质矿产资源预测模型训练方法是由陈洪结;盛英明设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的地质矿产资源预测模型训练方法在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，公开了一种基于人工智能的地质矿产资源预测模型训练方法，包括：利用数据扩充模型对地质矿产资源数据进行扩充，得到训练数据集；通过基于共轭梯度的极限学习机构建预测模型，将训练数据集中的地质矿产资源数据输入到预测模型进行训练；随机初始化极限学习机的隐藏层参数，计算隐藏层输出矩阵；通过共轭梯度法计算极限学习机的输出层权重；对隐藏层输出矩阵进行更新。本发明采用置信传播机制，能够模拟地质矿产资源数据的内在关联性，通过协方差矩阵来调整生成样本，更符合实际地质矿产资源的分布特性；采用动态约束博弈策略，动态调整生成器和判别器的策略，以增强对复杂数据的适应性。

本发明授权基于人工智能的地质矿产资源预测模型训练方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的地质矿产资源预测模型训练方法，其特征在于，通过完成训练的预测模型预测地质矿产资源数据的类别；预测模型的训练方法包括以下步骤：步骤一，训练数据扩充模型，利用完成训练的数据扩充模型对地质矿产资源数据进行扩充，得到由真实的地质矿产资源数据和生成的地质矿产资源数据组成的训练数据集；数据扩充模型采用基于置信传播的生成对抗网络，包括生成器、判别器；在生成器的输出端利用置信传播机制来优化生成的地质矿产资源数据的质量，通过动态约束博弈策略优化生成器和判别器的训练过程；步骤二，通过基于共轭梯度的极限学习机构建预测模型，将训练数据集中的地质矿产资源数据输入到所述预测模型进行训练，具体包括以下步骤：S21，随机初始化极限学习机的隐藏层参数，计算极限学习机的隐藏层输出矩阵；S22，通过共轭梯度法和隐藏层输出矩阵计算极限学习机的输出层权重；S23，采用稀疏矩阵分解技术，对隐藏层输出矩阵进行更新；S24，重复迭代步骤S21至S23，直至满足预设的停止迭代条件。

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