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龙图腾网获悉中铁十九局集团矿业投资有限公司申请的专利一种基于深度学习的山坡爆破半孔率智能预测系统及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：CN119939920B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202510012746.2，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种基于深度学习的山坡爆破半孔率智能预测系统及方法是由马荣生;刘忠国;刘欣洋设计研发完成，并于2025-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的山坡爆破半孔率智能预测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于深度学习的山坡爆破半孔率智能预测系统及方法包括：采集被爆破山坡的地质信息和爆破材料的爆破信息，构建本次爆破作业的若干个现场数据，通过训练生成本次爆破作业的若干个估测爆破特征建立爆破决策方案，建立被爆破山坡的现场模型分析爆破决策方案对应的爆破材料分布信息和爆破风险信息，根据爆破风险信息对爆破材料分布信息进行优化，得到本次爆破作业对应的爆破半孔率并分别进行显示，运用深度学习对山坡爆破过程中的半孔率进行智能预测，精准识别爆破条件与半孔率之间的关系，为操作人员提供实时的预测结果，显著提高了预测精度和效率，有助于优化爆破参数，降低安全风险，为山坡爆破作业提供了强有力的技术支持。

本发明授权一种基于深度学习的山坡爆破半孔率智能预测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的山坡爆破半孔率智能预测系统，其特征在于，包括： 数据采集模块，用于采集被爆破山坡的地质信息和爆破材料的爆破信息，构建本次爆破作业的若干个现场数据； 深度分析模块，用于对所述现场数据进行训练，生成本次爆破作业的若干个估测爆破特征，生成所述本次爆破作业的爆破决策方案； 预测分析模块，用于建立所述被爆破山坡的现场模型，利用所述现场模型分析所述爆破决策方案对应的爆破材料分布信息和爆破风险信息； 优化调整模块，用于根据所述爆破风险信息对所述爆破材料分布信息进行优化，得到本次爆破作业对应的爆破半孔率并分别进行显示； 所述深度分析模块，包括： 数据训练单元，用于分别将每一所述现场数据输入到卷积预测模型中进行卷积训练，得到每一所述现场数据在不同卷积层中的呈现的若干个特征块，分别将每一所述卷积层中对应的特征块进行聚类，生成每一所述卷积层对应的聚类集； 深度训练单元，用于分析每一所述现场数据对应的若干个聚类集，根据每一所述卷积层对应的卷积特征和每一所述聚类集对应的集特征生成每一所述现场数据对应的数据溯源信息，利用误差函数模型对所述数据溯源信息进行误差优化，生成若干个数据特征； 特征重组单元，用于获取本次爆破作业的爆破目的，分别将每一所述数据特征代入所述爆破目的中，得到每一所述现场数据对应的作业关联信息，对所述作业关联信息进行语义分析，根据语义分析结果对所述数据特征进行重组，生成所述本次爆破作业的若干个估测爆破特征； 方案生成单元，用于将所述估测爆破特征划分为估测地质特征和估测材料特征，根据所述估测地质特征建立所述被爆破山坡的被爆破计划，根据所述估测材料特征建立所述爆破材料的可爆破组合，根据所述被爆破计划和所述可爆破组合建立所述本次爆破作业的爆破决策方案； 所述方案生成单元，包括： 特征分类子单元，用于对所述估测爆破特征进行回归分析，得到不同估测爆破特征之间的关联关系，得到所述本次爆破作业的若干条关联特征链，分别对每一所述关联特征链进行关键信息提取，根据提取结果将具有地质描述的第一关联特征链包含的若干个估测爆破特征视为估测地质特征，将具有材料描述的第二关联特征链包含的若干个估测爆破特征视为估测材料特征； 计划构建子单元，用于根据所述估测地质特征建立所述被爆破山坡的地质模型，结合相应的爆破目的确定所述本次爆破计划的若干个爆破位置和每一所述爆破位置对应的爆破强度，在所述地质模型中分别定位每一所述爆破位置并进行相应的强度标记，运行所述地质模型确定本次爆破作业的爆破顺序，生成所述被爆破山坡的被爆破计划； 组合构建子单元，用于在所述地质模型中分别获取每一所述爆破位置对应的地质硬度，结合相应的爆破强度确定每一所述爆破位置对应的可选材料组合，根据所述估测材料特征确定每一所述可选材料组合对应的组合完整度和组合成本，分别筛选每一所述爆破位置对应的组合完整度合格并且组合成本最低的目标可选材料组合视为所述爆破位置的可爆破组合； 方案生成子单元，用于利用每一所述爆破位置对应的可爆破组合对所述被爆破计划进行完善，确定所述本次爆破作业的作业准备指南、爆破顺序指南和爆破安全指南，生成所述本次爆破作业的爆破决策方案。

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