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申请/专利权人：中国地质大学(北京)
摘要：本发明涉及矿床数据挖掘技术领域，具体涉及基于知识图谱的矿床预测指标体系构建方法。本发明获取矿床数据中的所有矿床文本向量；将矿床文本向量输入至预设网络聚类模型中进行模型训练；获取每个矿床文本向量的遴选神经元及所有特殊向量维度，进而获取矿床文本向量相对每个遴选神经元的归属程度；根据归属程度调整矿床文本向量与权重向量间的距离，获取每个输入的矿床文本向量的获胜神经元，得到训练好的预设网络聚类模型，进而构建矿床预测指标体系。本发明通过分析获取矿床文本向量的特殊维度及非特殊维度，进而评估每个矿床文本向量相对对应遴选神经元的归属程度，提高对矿床文本向量的分类效果，从而提高矿床数据的挖掘效果及预测效果。
主权项：1.一种基于知识图谱的矿床预测指标体系构建方法，其特征在于，所述方法包括：获取矿床数据中的所有矿床文本向量；将所述矿床文本向量输入至预设网络聚类模型中进行模型训练；根据每个输入的所述矿床文本向量，与预设网络聚类模型中每个神经元的所有激活向量或权重向量的相似度，在所有神经元中筛选出每个所述矿床文本向量的遴选神经元；根据每个所述遴选神经元的所有激活向量或权重向量中向量元素的分布，获取每个所述遴选神经元的所有特殊向量维度；根据每个输入的所述矿床文本向量中的向量元素，分别与每个所述遴选神经元的所有激活向量中的所述特殊向量维度及非特殊向量维度上向量元素的差异，获取所述矿床文本向量相对每个所述遴选神经元的归属程度；根据所述归属程度调整所述矿床文本向量与对应所述遴选神经元的权重向量间的距离，得到修正距离；根据所述修正距离在所有对应所述遴选神经元中筛选出每个输入的所述矿床文本向量的获胜神经元，得到训练好的预设网络聚类模型；根据训练好的预设网络聚类模型获取所有聚簇；根据所有聚簇构建基于知识图谱的矿床预测指标体系。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国地质大学(北京) 基于知识图谱的矿床预测指标体系构建方法
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