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龙图腾网获悉中国地质科学院岩溶地质研究所申请的专利基于人工智能的岩溶洞穴环境数据分析方法和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：CN119721162B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202411851831.X，技术领域涉及：G06N3/08；该发明授权基于人工智能的岩溶洞穴环境数据分析方法和系统是由潘天望;史文强;李成展;陈伟海;沈利娜;唐亮亮;邓亚东设计研发完成，并于2024-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的岩溶洞穴环境数据分析方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于人工智能的岩溶洞穴环境数据分析方法和系统，通过获取第一模板和第二模板岩溶洞穴环境监测数据，并由此进行多轮参数学习，实现了对岩溶洞穴环境演变模式及风险知识点的高精度预测，通过构建洞穴环境演变模式预测网络和洞穴环境风险预测网络，能够准确地估计和预测洞穴环境的演变模式特征及其对应的风险知识点。在网络参数学习过程中，通过不断迭代优化，使得预测网络逐渐逼近真实情况，直至满足网络收敛要求，从而生成具有高精度预测能力的洞穴环境风险预测网络和洞穴环境演变模式预测网络，不仅提高了岩溶洞穴环境监测的智能化水平，还实现了对岩溶洞穴环境演变模式的精准预测以及及时发现并预警潜在的环境风险点。

本发明授权基于人工智能的岩溶洞穴环境数据分析方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的岩溶洞穴环境数据分析方法，其特征在于，所述方法包括：获取第一模板岩溶洞穴环境监测数据和第二模板岩溶洞穴环境监测数据，所述第一模板岩溶洞穴环境监测数据携带标注洞穴环境演变模式特征和所述标注洞穴环境演变模式特征对应的标注洞穴环境风险知识点，所述第二模板岩溶洞穴环境监测数据携带所述标注洞穴环境演变模式特征对应的标注洞穴环境风险知识点，所述第一模板岩溶洞穴环境监测数据和第二模板岩溶洞穴环境监测数据都包含按照时间顺序排列的监测记录，每条监测记录包含多个环境参数值，所述环境参数值包括空气温度参数值、空气湿度参数值、二氧化碳浓度参数值、气压参数值、洞穴内部结构变化参数值、氧气浓度参数值、风速参数值、光照强度参数值、甲烷浓度参数值、硫化氢浓度参数值、洞穴水流速度参数值、洞穴水酸碱度参数值、土壤湿度参数值、岩石温度参数值、氡气浓度参数值、微生物群落数量参数值、洞穴壁面粗糙度参数值、洞穴顶部滴水速度参数值、负离子浓度参数值、洞穴内粉尘浓度参数值中的一种或者多种组合；在第a+1轮网络参数学习任务中，利用第a轮网络参数学习任务中生成的洞穴环境演变模式预测网络对所述第二模板岩溶洞穴环境监测数据进行预测，生成第一洞穴环境演变模式特征，所述洞穴环境演变模式预测网络用于估计岩溶洞穴环境监测数据中的洞穴环境演变模式特征，a为正整数；利用所述第一模板岩溶洞穴环境监测数据对第a轮网络参数学习任务中生成的洞穴环境风险预测网络进行参数学习，生成第a+1轮网络参数学习任务中的洞穴环境风险预测网络，所述洞穴环境风险预测网络用于对岩溶洞穴环境监测数据进行预测洞穴环境演变模式特征的洞穴环境风险知识点；利用所述第a+1轮网络参数学习任务中的基础洞穴环境演变模式预测网络和第a+1轮网络参数学习任务中生成的洞穴环境风险预测网络，对所述第一模板岩溶洞穴环境监测数据和所述第二模板岩溶洞穴环境监测数据进行预测，生成所述第一模板岩溶洞穴环境监测数据对应的第二洞穴环境演变模式特征和所述第二模板岩溶洞穴环境监测数据对应的第三洞穴环境演变模式特征；依据所述标注洞穴环境演变模式特征和所述第二洞穴环境演变模式特征之间的第一特征损失，以及所述第一洞穴环境演变模式特征和所述第三洞穴环境演变模式特征之间的第二特征损失，对所述基础洞穴环境演变模式预测网络进行参数学习，生成第a+1轮网络参数学习任务中的洞穴环境演变模式预测网络，直到满足网络收敛要求时生成完成参数学习的洞穴环境风险预测网络和洞穴环境演变模式预测网络。

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中国地质科学院岩溶地质研究所，其通讯地址为：541004 广西壮族自治区桂林市七星路50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”。