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龙图腾网获悉中国铁道科学研究院集团有限公司铁道建筑研究所;中国铁道科学研究院集团有限公司申请的专利一种用于隧道围岩的分级方法及系统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：CN115062375B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202210571100.4，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权一种用于隧道围岩的分级方法及系统是由马伟斌;安哲立;袁振宇;叶阳升;韩自力;郭小雄;王勇;马成贤;邹文浩;张金龙;赵鹏;徐湉源;方雨菲设计研发完成，并于2022-05-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于隧道围岩的分级方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于隧道围岩的分级方法，包括：收集围岩特征数据与对应的围岩级别；构建预设融合模型，并根据围岩特征数据与对应的围岩级别对预设融合模型进行训练，形成围岩智能分级模型，预设融合模型包括特征识别部和目标学习部，特征识别部具有针对不同类型测量数据而分别建立的特征学习网络；利用围岩智能分级模型，对目标围岩开展分级评价。本发明挖掘了多种测量与围岩分级目标之间的内在联系，保证了数据基础，构建了具有良好灵活性与广泛适用性的智能分级模型，能够有效实现围岩智能分级任务的特征学习与目标学习。

本发明授权一种用于隧道围岩的分级方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于隧道围岩的分级方法，其特征在于，包括： 收集围岩特征数据与对应的围岩级别，其中包括：收集各个样本的围岩特征数据并标注相应的围岩级别标签，从而形成围岩特征数据与围岩级别数据集，所述围岩特征数据包括不同来源、不同格式和不同尺度的多项围岩特征参量，所述多项围岩特征参量的类别包括岩石矿物性质特征、不连续发育特征、地质条件背景和工程施工特征； 构建预设融合模型，并根据所述围岩特征数据与对应的围岩级别对所述预设融合模型进行训练，形成围岩智能分级模型； 利用所述围岩智能分级模型，对目标围岩开展分级评价，其中， 所述预设融合模型为先由针对不同数据类型所分别构建的多个特征学习网络并联成为特征识别部，再将所述特征识别部依次与特征融合部和目标学习部串联， 所述特征识别部具有针对不同类型测量数据而分别建立的特征学习网络，其中包括：对于离散数值类型的训练输入数据，采用多层感知机或支持向量机来构建相应的特征学习网络；对于结构化的图像或曲线类型的训练输入数据，采用卷积神经网络来构建相应的特征学习网络；对于文本类型的训练输入数据，采用循环神经网络来构建相应的特征学习网络； 所述特征融合部用于将从所述特征识别部中的每个特征学习网络所输出的特征数组连接起来，其中包括：根据输入数据的格式类型，按照表示特征方向的矩阵横向方向、表示通道方向的矩阵纵向方向，将不同特征学习网络所输出的特征数组进行横向连接和或纵向连接，形成所述特征融合部； 所述目标学习部用于实现围岩级别的多级分类与输出。

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