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龙图腾网获悉中交四航工程研究院有限公司申请的专利基于随机森林和合成少数类过采样技术的土层识别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：CN119622412B 。

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：202411704945.1，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权基于随机森林和合成少数类过采样技术的土层识别方法是由赵一鸣;王雪刚;林美鸿;滕超;何丽平设计研发完成，并于2024-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于随机森林和合成少数类过采样技术的土层识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供了基于随机森林和合成少数类过采样技术的土层识别方法，适用于土层识别领域，包括基于水下深层水泥搅拌桩采集数据、数据处理、获得均衡样本数据集、数据准备、获得最优随机森林算法参数、构建分类模型、分类模型测试和优化、模型应用；本方法提出了基于随机森林和合成少数类过采样技术的土层识别方法，具有较高的分类精度和广泛的适用性，可广泛的应用于土层识别领域。

本发明授权基于随机森林和合成少数类过采样技术的土层识别方法在权利要求书中公布了：1.基于随机森林和合成少数类过采样技术的土层识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S101基于水下深层水泥搅拌桩采集数据； 所述基于水下深层水泥搅拌桩采集数据，包括在待土层识别区域，水下深层搅拌桩编号X在施工过程中收集N组施工参数，每组施工参数获取的时间相同，所述施工参数包括下贯阶段能耗W、下贯阶段水掺量Q、下贯平均速度V、下贯平均电流A和施工高程H； 所述基于水下深层水泥搅拌桩采集数据，包括在所述水下深层搅拌桩编号X附近进行地质钻孔检测，采用专家评判法，获得的基于高程的土层类别判定结果； S102数据处理； 所述数据处理，包括根据所述N组施工参数中的施工高程H结合所述采用专家评判法获得的基于高程土层类别判定结果，对所述N组施工参数添加标签，所述标签代表土层类别判别结果，最终获得包含标签的N组施工参数数据； S103获得均衡样本数据集； 所述获得均衡样本数据集，包括采用合成少数过采样技术将所述包含标签的N组施工参数数据调整成包含标签的均衡样本施工参数数据集； 所述采用合成少数过采样技术将所述包含标签的N组施工参数数据调整成包含标签的均衡样本施工参数数据集的步骤为： a针对所述包含标签的N组施工参数数据，统计每种标签的施工参数数据数量，根据统计结果获得少数类标签的施工参数数据组，所述少数类标签的确定采用式1确定， 1 式中，Ni为少数类标签i的施工参数数据组数，N为施工参数数据总组数，m为标签类别总数，η为调整系数，取值为0.5~0.8； b从少数类标签的施工参数数据组随机选择一个测量集标记为D，计算选定测量集D与同一标签中所有其余测量集之间的欧氏距离，选择欧氏距离最小的前Y个测量集作为测量集D的Y个最近邻居； c从测试集D的Y个最近邻居中随机选择一个测量集E， d生成一个介于0和1之间的随机变量µ，基于线性插值方法通过式2生成新的合成数据集F， 2 e将新的数据集F根据其标签加入到对应的包含标签的N组施工参数数据中以拓展数据，重复步骤a~步骤d，最终获得包含标签的均衡样本施工参数数据集； S104数据准备； 所述数据准备，包括将所述包含标签的均衡样本施工参数数据集按照一定的比例随机分为训练集和测试集； S105获得最优随机森林算法参数； 所述获得最优随机森林算法参数，包括采用灰狼算法获得最优随机森林算法参数； S106构建分类模型； 所述构建分类模型，包括根据所述最优随机森林算法参数构建分类模型； S107分类模型测试和优化； 所述分类模型测试和改进，包括将测试集数据输入到所述分类模型中，获得模型分类结果，对比模型分类结果和测试集数据标签获得测试集测试结果，并根据所述测试集测试结果进行优化，最终获得优化后的模型； S108模型应用； 所述模型应用，包括使用所述优化后的模型进行土层分类。

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