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龙图腾网获悉常州大学申请的专利一种基于BPMN的岩性识别主动学习方法与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：CN115526110B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202211248370.8，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于BPMN的岩性识别主动学习方法与系统是由谢云欣;吴思羽;朱晨阳;金亮钰设计研发完成，并于2022-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于BPMN的岩性识别主动学习方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于BPMN的岩性识别主动学习方法与系统，该系统包括BPMN流程前端模块、数据集标注模块、岩性识别主动学习任务模块、动态表单模块、基于camunda流程引擎模块、模型部署模块、存储模块，本发明基于BPMN2.0规范自动化在服务器端训练目标进行岩性识别功能，采用基于BPMN的岩性识别主动学习方法，在原有机器学习的步骤上增加可信度的计算、标注候选集提取模块和标注模块，通过机器的主动学习方式提高参数学习、模型训练与复杂程度，提升模型效果，提高工作效率。

本发明授权一种基于BPMN的岩性识别主动学习方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于BPMN的岩性识别主动学习方法，其特征在于，针对各目标测井，执行如下步骤S1-步骤S5，构建岩性识别主动学习模型，并应用岩性识别主动学习模型，完成对各目标测井的岩性的识别： 步骤S1：基于预设测井方法，采集各目标测井的测井数据，分别对各目标测井的测井数据进行归一化处理，获得各测井数据样本，并构建由各测井数据样本构成的特征数据集x；结合预设种类岩性类别所对应的预设各岩性标签，构建由各岩性标签构成的岩性标签集y； 步骤S2：从特征数据集x中随机选取n个测井数据样本，并基于岩性标签集y中的各岩性标签，对各测井数据样本一一对应标注，将标注后的各测井数据样本构建样本数据集D； 步骤S3：基于CART决策树算法，根据岩性分类划分决策树，构建岩性识别主动学习初模型；以步骤S2所构建的样本数据集D为输入，以各测井数据样本所对应的岩性标签为输出，对岩性识别主动学习初模型进行预设次数的训练； 步骤S4：从特征数据集x中随机选取n个测井数据样本，将各测井数据样本输入步骤S3所获得的岩性识别主动学习初模型，以岩性识别主动学习初模型输出的各测井数据样本所对应的岩性标签为伪标签，将各伪标签一一对应赋予各测井数据样本，并构建未标记数据集U； 针对未标记数据集U，基于查询函数和预设可信度阈值，以伪标签可信度低于预设可信度阈值的测井数据样本构建候选样本数据集L，基于预设映射规则，对候选样本数据集L中的各测井数据样本一一对应进行岩性标签的标注，并构建标注数据集E； 以伪标签可信度不低于预设可信度阈值的测井数据样本构建伪标签数据集P； 步骤S5：以步骤S2所获得的样本数据集D、步骤S4所获得的标注数据集E、伪标签数据集P输入岩性识别主动学习初模型，对其进行更新，获得岩性识别主动学习模型，并应用岩性识别主动学习模型，完成对各目标测井的岩性的识别。

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