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龙图腾网获悉中铁十七局集团第二工程有限公司申请的专利一种采用人工智能的岩体爆破特征数据预测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：CN120145235B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510615053.2，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权一种采用人工智能的岩体爆破特征数据预测方法及系统是由刘松亮;张明宇;邵永平;谌洪海;郭永发;杨志全;戴志仁;岳康;王昊设计研发完成，并于2025-05-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种采用人工智能的岩体爆破特征数据预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种采用人工智能的岩体爆破特征数据预测方法及系统，涉及数据处理领域，方法包括：根据真实爆破特征预测数据集，进行数据的生成优化，获得最优生成预测数据集，其中，计算生成预测数据中生成块度分布与真实块度分布的误差，结合运输参数区间进行误差接受度分析验证，进行优化；采用真实爆破特征预测数据集和最优生成预测数据集，训练岩体爆破预测器，将实际爆破基础数据输入岩体爆破预测器，输出预测岩体爆破特征数据。旨在解决传统数据预测方法中存在由于预测模型的训练数据量不足，导致数据预测结果的准确性和泛化性较低的技术问题，可以显著提高训练数据的多样性和可靠性，大幅提升数据预测的准确性、泛化性和鲁棒性。

本发明授权一种采用人工智能的岩体爆破特征数据预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种采用人工智能的岩体爆破特征数据预测方法，其特征在于，方法包括 采集进行岩体爆破特征数据预测的真实爆破特征预测数据集，其中，每条真实爆破特征预测数据内包括真实爆破基础数据和真实块度分布； 采集当前进行爆破的实际爆破基础数据，以及采集当前爆破运输的运输参数区间； 根据所述真实爆破特征预测数据集，进行爆破特征预测数据的生成优化，获得最优生成爆破特征预测数据集，其中，计算生成爆破特征预测数据中生成块度分布与真实块度分布的误差，结合所述运输参数区间进行误差接受度分析验证，进行优化，包括： 在所述真实爆破特征预测数据集内，随机划分预设比例的第一真实爆破特征预测数据子集，输入预训练的爆破特征数据生成通道，生成输出第一生成爆破特征预测数据集； 获取所述第一生成爆破特征预测数据集内的第一生成块度分布集； 获取所述真实爆破特征预测数据集内的真实块度分布集； 计算所述第一生成块度分布集与所述真实块度分布集的第一块度分布误差，并结合所述运输参数区间进行误差接受度分析验证，获得第一误差接受度，包括： 根据所述第一生成块度分布集与所述真实块度分布集，提取每个块度区间在第一生成块度分布集与真实块度分布集内的占比系数的均值，获得多个第一生成占比系数和多个真实占比系数； 计算每个第一生成占比系数和真实占比系数的绝对差值与真实占比系数的比值，获得多个第一块度误差系数； 计算所述多个第一块度误差系数的均值，获得第一平均块度误差系数； 获取所述运输参数区间内的中位值，结合运输参数区间内的最小运输参数和最大运输参数，计算获得运输参数波动系数； 采用1减去所述第一平均块度误差系数和运输参数波动系数的比值，获得第一误差接受度； 继续进行爆破特征预测数据的生成优化，直到收敛，获得误差接受度最大的最优生成爆破特征预测数据集； 采用所述真实爆破特征预测数据集和最优生成爆破特征预测数据集，采用人工智能，训练岩体爆破预测器，将所述实际爆破基础数据输入所述岩体爆破预测器，预测输出获得预测块度分布，作为预测岩体爆破特征数据； 其中，采集进行岩体爆破特征数据预测的真实爆破特征预测数据集，包括： 在预设历史时间范围内的爆破记录数据中，采集真实爆破基础数据集合，其中，每个真实爆破基础数据包括岩体特性数据和爆破特征数据； 采集每个真实爆破基础数据爆破后的真实块度分布，获得真实块度分布集合，其中，每个真实块度分布包括多个块度区间的多个占比系数； 组合所述真实爆破基础数据集合和真实块度分布集合，获得真实爆破特征预测数据集。

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