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龙图腾网获悉中铁第四勘察设计院集团有限公司申请的专利一种基于深度神经网络的桩基推荐及数据集设计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：CN116702029B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202310620361.5，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于深度神经网络的桩基推荐及数据集设计方法是由陈瓴;柏华军;彭利辉;吴佳明;蒋道君;谢浩;储诚诚;姚洪锡;李波;高华;宋文祥;马俊;熊斌;魏璇;马弯;秦超;钱洪亮设计研发完成，并于2023-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度神经网络的桩基推荐及数据集设计方法在说明书摘要公布了：本发明涉及神经网络及桥梁技术领域，公开了一种基于深度神经网络的桩基推荐及数据集设计方法，该方法包括：获取决定桩基分类的特征参数；将特征参数输入至群桩基础推荐算法的神经网络模型进行桩基配置类型推荐，得到推荐桩基配置方案；将特征参数与推荐桩基配置方案并入数据库，形成样本数据记录；将样本数据记录增加至原有数据集，得到新的数据集。本发明通过群桩基础推荐算法的神经网络模型根据决定桩基分类的特征参数推荐桩基配置方案，并根据推荐的桩基配置方案更新数据集，解决目前的数据样本规模有限，导致群桩基础神经网络的准确率不高的问题，对样本规模的要求低，模型推荐准确率高。

本发明授权一种基于深度神经网络的桩基推荐及数据集设计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度神经网络的桩基推荐及数据集设计方法，其特征在于，所述方法包括： 获取桥梁设计方案； 根据所述桥梁设计方案确定决定桩基配置方案的桥梁方案要素； 根据所述决定桩基配置方案的桥梁方案要素确定基本特征参数以及参数数量； 对现有桥梁工程项目中的桥梁方案进行提取，得到初始特征参数，其中，所述初始特征参数至少包括主梁类型、主跨长度、主梁长度、桥墩墩高、桥墩位置以及地形特征中的一个； 根据所述基本特征参数以及参数数量从所述初始特征参数中确定目标特征参数； 将所述目标特征参数作为决定桩基分类的特征参数； 将所述特征参数输入至群桩基础推荐算法的神经网络模型进行桩基配置类型推荐，得到推荐桩基配置方案，其中，所述群桩基础推荐算法的神经网络模型是基于深度神经网络构建的，所述深度神经网络包括输入层、隐藏层以及输出层，所述深度神经网络的输出层由单一的softmax层构成，所述群桩基础推荐算法的神经网络模型的输出层由多个softmax层构成； 将所述特征参数与所述推荐桩基配置方案并入数据库，形成样本数据记录； 将所述样本数据记录增加至原有数据集，得到新的数据集，其中，所述新的数据集用于通过重新调用所述新的数据集进行模型训练，对所述群桩基础推荐算法的神经网络模型不断进行优化升级。

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