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龙图腾网获悉中南大学申请的专利一种基于全关联关系学习的三维成矿预测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：CN119831775B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510305736.8，技术领域涉及：G06Q50/02；该发明授权一种基于全关联关系学习的三维成矿预测方法是由邓选伦;邓浩;郑扬;刘占坤;陈进;毛先成设计研发完成，并于2025-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于全关联关系学习的三维成矿预测方法在说明书摘要公布了：本发明实施例中提供了一种基于全关联关系学习的三维成矿预测方法，属于数据处理技术领域，具体包括：步骤1，通过数据驱动融合特征工程与多维信息，得到控矿因子矩阵；步骤2，根据控矿因子矩阵构建单体能量表达；步骤3，根据矿化空间的每个体元之间的关联关系，构造空间与特征耦合的交互能量机制；步骤4，基于单体能量表达和交互能量机制构建全局预测框架；步骤5，对全局预测框架进行基于端到端的多层次参数优化，对各个体元标签的边缘分布进行优化并形成目标分布；步骤6，根据目标分布预测矿化空间的空间分布规律。通过本发明的方案，提高了预测效率、精准度和可靠性。

本发明授权一种基于全关联关系学习的三维成矿预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于全关联关系学习的三维成矿预测方法，其特征在于，包括： 步骤1，通过数据驱动融合特征工程与多维信息，得到控矿因子矩阵； 步骤2，根据控矿因子矩阵构建单体能量表达； 所述步骤2具体包括： 步骤2.1，根据控矿因子和矿体空间分布，使用空间模式学习网络构建单体项来表示矿化空间中每个体元的能量状态，得到每个体元的预测矿化概率； 步骤2.2，对预测矿化概率取负对数得到单体能量表达； 步骤3，根据矿化空间的每个体元之间的关联关系，构造空间与特征耦合的交互能量机制； 所述步骤3具体包括： 步骤3.1，定义每对体元之间的标签兼容性函数； 步骤3.2，通过距离函数计算体元和之间的空间相关关系； 步骤3.3，采用空间模式学习网络逐层提取特征的多尺度信息，并通过非线性变换增强特征向量和表达能力，得到多尺度特征信息； 步骤3.4，通过空间模式学习网络使用对比损失训练得到特征相似性函数，并据此计算交互权重； 步骤3.5，融合标签兼容性函数、空间相关关系、多尺度特征信息和交互权重，得到交互能量机制； 步骤4，基于单体能量表达和交互能量机制构建全局预测框架； 步骤5，对全局预测框架进行基于端到端的多层次参数优化，对各个体元标签的边缘分布进行优化并形成目标分布； 步骤6，根据目标分布预测矿化空间的空间分布规律。

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