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龙图腾网获悉眉山职业技术学院(眉山技师学院)申请的专利基于模糊层次综合法与半监督学习的地下空间适宜性评估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：CN119917947B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510008761.X，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权基于模糊层次综合法与半监督学习的地下空间适宜性评估方法是由彭志松;苏培东;林建兵;杨晓勇;潘复超;赵晓彦;李强;陈旭;刘琳;张益弛设计研发完成，并于2025-01-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于模糊层次综合法与半监督学习的地下空间适宜性评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于模糊层次综合法与半监督学习的地下空间适宜性评估方法，包括以下步骤：采集地下空间适宜性评价指标的三维数据；对所述三维数据进行归一化处理，获得归一化数据，通过改进的模糊综合评价法对归一化数据打标签；基于XGBoost模型构建初始适宜性评估模型，通过打上标签的归一化数据对所述初始适宜性评估模型进行训练，获得适宜性评估模型；通过所述适宜性评估模型进行城市地下空间适宜性分类。本发明将改进模糊层次综合评价法和改进的XGBoost模型相结合进行地下空间适宜性评估。通过改进的螳螂算法对XGBoost模型进行改进，能够避免传统XGBoost模型参数选取基有随机性难以获得最优组合参数的缺陷。

本发明授权基于模糊层次综合法与半监督学习的地下空间适宜性评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于模糊层次综合法与半监督学习的地下空间适宜性评估方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集地下空间适宜性评价指标的三维数据；所述三维数据包括高差、坡度、岩体特征、土体特征、地表水影响、地下水埋深和地下水腐蚀性； 对所述三维数据进行归一化处理，获得归一化数据，通过改进的模糊层次综合评价法对数据打标签； 基于XGBoost模型构建初始适宜性评估模型，通过打上标签的归一化数据对所述初始适宜性评估模型进行训练，获得适宜性评估模型； 构建初始适宜性评估模型的方法包括通过改进螳螂算法对XGBoost模型进行优化，得到初始适宜性评估模型； 所述通过改进螳螂算法对XGBoost模型进行优化的方法包括： 设计XGBoost模型的参数范围并进行初始化，获得初始化种群； 通过使用XGBoost模型对所述初始化种群进行训练，可以获得每个个体的适应度值； 利用改进后的螳螂算法对适应度值进行优化，获得最优适应度值； 基于所述最优适应度值获取模型权重，通过模型权重对所述XGBoost模型进行更新，得到初始适宜性评估模型； 所述改进螳螂算法的方法包括： 采用Tent映射对螳螂算法种群进行初始化； 通过反向学习对螳螂算法中寻找猎物和攻击猎物的解进行扰动； 通过高斯-柯西变异对螳螂算法中性同食阶段的解进行扰动； 通过所述适宜性评估模型进行城市地下空间开发利用适宜性分类。

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