吉林大学陈圣波获国家专利权
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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利基于深度学习的月球矿物多源数据协同反演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：CN120596862B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202511109747.5，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权基于深度学习的月球矿物多源数据协同反演方法是由陈圣波;慕永玲设计研发完成，并于2025-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度学习的月球矿物多源数据协同反演方法在说明书摘要公布了：本发明涉及月球遥感探测领域，尤其涉及一种基于深度学习的月球矿物多源数据协同反演方法，包括构建多源数据集；基于多源数据集训练矿物预测模型，采用交叉验证法对矿物预测模型进行评估；将氧化物遥感数据输入矿物预测模型，生成初始矿物丰度预测图；提取岩性单元分布，对初始矿物丰度预测图进行空间匹配,为每类岩性设定可信矿物含量区间，构建先验正态分布权重，并对初始矿物丰度预测图进行加权修正；结合月球探测器着陆点的实测矿物数据和矿物含量遥感数据，对校准后的矿物丰度预测图进行多尺度验证。本发明解决了传统矿物预测中非线性建模缺失、区域泛化性差的问题，显著提高了月球背面等稀缺数据区的矿物丰度预测精度。
本发明授权基于深度学习的月球矿物多源数据协同反演方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的月球矿物多源数据协同反演方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：构建多源数据集：获取月壤样品的实测氧化物含量与矿物丰度数据以及对应于月壤样品的氧化物遥感数据和矿物含量遥感数据； S2：训练矿物预测模型：以氧化物含量为输入，矿物丰度为输出，构建基于多层感知器的矿物预测模型；在矿物预测模型训练过程中，采用交叉验证法对矿物预测模型进行评估； S3：区域矿物反演：将氧化物遥感数据输入矿物预测模型，生成初始矿物丰度预测图； S4：岩性约束校准：提取岩性单元分布，对初始矿物丰度预测图进行空间匹配；为每类岩性设定可信矿物含量区间，构建先验正态分布权重，基于先验正态分布权重对初始矿物丰度预测图进行加权修正； S5：多尺度验证：结合月球探测器着陆点的实测矿物数据和矿物含量遥感数据，对校准后的矿物丰度预测图进行多尺度验证。
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