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龙图腾网获悉江西有色地质矿产勘查开发院申请的专利基于多尺度地质关联网络的地质体类型识别方法及系统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：CN121765647B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202610236923.X，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于多尺度地质关联网络的地质体类型识别方法及系统是由周强强;肖业斌;钟春荣;魏辉;刘杨;马逸麟;刘冰权;谢长瑜;郄海满;黄新曙;魏星星;沙珉;姜宏裕;王道英;文帮勇;林莹;朱西敏;于成涛;张娟;晏俊灵;高园;江俊杰;周春华;程春华设计研发完成，并于2026-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度地质关联网络的地质体类型识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多尺度地质关联网络的地质体类型识别方法及系统，方法包括结合地质知识图谱与空间坐标，生成各点位的综合地质特征描述；基于此构建融合空间距离与特征相似度的多尺度地质关联网络；利用网络计算各点位的地质响应模式值，据此划分出空间连续、特征相近的勘探点位集合；在每个集合内，基于空间中心性、特征代表性与网络重要性选取少数目标勘探点位，并利用预训练模型获取其初步类型识别结果；采用加权融合机制生成集合的最终目标基于多尺度地质关联网络的地质体类型识别结果；最后基于地质响应模式相似度将该结果智能传播至集合内所有点位。实现了高效、自动化的区域基于多尺度地质关联网络的地质体类型识别。

本发明授权基于多尺度地质关联网络的地质体类型识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度地质关联网络的地质体类型识别方法，其特征在于，包括： 获取至少一个勘探点位在预设勘探深度范围内的地质勘探数据，并对同一勘探点位的各个地质勘探数据进行排序，得到至少一个地质勘探数据序列； 基于所述至少一个地质勘探数据序列，进行多维度地质特征融合分析，生成每个勘探点位的综合地质特征描述； 根据各个勘探点位的综合地质特征描述及各个勘探点位的三维空间坐标，构建勘探点位间的多尺度地质关联网络； 基于所述多尺度地质关联网络，确定各个勘探点位的地质响应模式值，并根据地质响应模式值对勘探点位进行划分，得到至少一个勘探点位集合； 获取某一勘探点位集合中各个勘探点位的三维空间坐标，并根据各个三维空间坐标，采用预设的序列选取规则在所述某一勘探点位集合中选取至少一个目标勘探点位； 将所述至少一个目标勘探点位对应的地质勘探数据序列分别输入至预设的基于多尺度地质关联网络的地质体类型识别模型中，得到与所述至少一个目标勘探点位相对应的初步基于多尺度地质关联网络的地质体类型识别结果； 基于各个初步基于多尺度地质关联网络的地质体类型识别结果，采用多源决策融合机制生成最终目标基于多尺度地质关联网络的地质体类型识别结果，其中，生成所述地质体类型识别结果的过程包括： 获取与每个目标勘探点位相对应的初步基于多尺度地质关联网络的地质体类型识别结果，其中，一初步基于多尺度地质关联网络的地质体类型识别结果包含一目标勘探点位属于各种预定义地质体类型的概率分布； 获取每个目标勘探点位对应的权重信息，其中，所述权重信息包括第一目标勘探点位的综合代表评分，以及其余目标勘探点位的补充选取评分； 将所有目标勘探点位的权重信息进行归一化处理，得到每个目标勘探点位的归一化权重； 将某一目标勘探点位的初步基于多尺度地质关联网络的地质体类型识别结果中某一地质体类型的概率，乘以某一目标勘探点位的归一化权重，得到某一地质体类型的加权概率； 将所有目标勘探点位对应某一地质体类型的加权概率进行求和，得到某一地质体类型的总加权概率； 比较所有预定义地质体类型的总加权概率，将总加权概率最高的地质体类型确定为所述最终目标基于多尺度地质关联网络的地质体类型识别结果； 基于其他勘探点位与所述至少一个目标勘探点位之间的地质响应模式相似度，对所述最终目标基于多尺度地质关联网络的地质体类型识别结果进行空间传播，得到与其他勘探点位相对应的其他基于多尺度地质关联网络的地质体类型识别结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人江西有色地质矿产勘查开发院，其通讯地址为：330000 江西省南昌市青云谱区迎宾北大道938号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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