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龙图腾网获悉紫金矿业集团股份有限公司申请的专利一种基于机器学习的磁通门航磁数据的处理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：CN114675335B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202210250834.2，技术领域涉及：G01V3/38；该发明授权一种基于机器学习的磁通门航磁数据的处理方法是由徐立忠;张锦章;邱钢;刘建明;和志军;廖震;张楠;赖晓丹设计研发完成，并于2022-03-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的磁通门航磁数据的处理方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于机器学习的磁通门航磁数据的处理方法，它包括以下工艺步骤：获取数据预处理、确定训练数据、建立机器学习模型、基于训练数据对机器学习模型进行训练、基于训练后机器学习模型对三分量磁通门航磁数据进行预测，具有利用机器学习的技术优势和光泵数据的准确性，能建立与训练模型并对磁通门数据进行预测，从而降低转向误差与提高数据质量，达到航磁勘查效果等优点，尤其适于磁通门无人机航磁勘查和三分量航磁勘查应用。

本发明授权一种基于机器学习的磁通门航磁数据的处理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的磁通门航磁数据的处理方法，其特征在于具体包括以下工艺步骤： 101.获取数据预处理,该数据包括光泵航磁数据、三分量磁通门数据magx，magy，magz、定位数据X,Y； 102.确定训练数据,具体包括： 1将预处理后的数据中光泵航磁数据T分离出来作为目标数据，其它数据作为预测特征值； 2将数据分为训练数据train和验证数据test，具体实现过程为： a.调用scikit-learn中sklearn.model_selection函数库，调用train_test_split函数； b.train_size设置为0.7，设置随机种子，使模型结果可再现； c.函数随机选择70％的数据作为train数据，作为训练模型的数据基础； d.将剩余的30％的数据作为test数据，以验证训练模型的预测效果； 103.建立机器学习模型； 104.基于训练数据对机器学习模型进行训练； 105.基于训练后机器学习模型对三分量磁通门航磁数据进行预测,具体包括： 1将要处理的三分量磁通门航磁数据按照前述预处理方法进行处理，无需光泵数据； 2将处理后的数据代入前述的机器学习模型中，获得处理后的磁通门航磁数据。

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