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龙图腾网获悉中铁十一局集团有限公司;中国铁建股份有限公司申请的专利基于深度学习的盾构隧道地质适应性分析与选型系统及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：CN120671226B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202510621685.X，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权基于深度学习的盾构隧道地质适应性分析与选型系统及方法是由郑俊;周晗;王元清;陈龙;唐达昆;夏国松;张昆峰;李磊;万维燕;张耀坤;程康;汪婧;李应姣;李功义;陈佳俊;杨威;郑俊星;高琳;苗雨;刘华北;汤寒设计研发完成，并于2025-05-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的盾构隧道地质适应性分析与选型系统及方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于深度学习的盾构隧道地质适应性分析与选型系统及方法。所述系统包括输入数据格式化模块、训练样本构建模块、深度学习模型推理模块、适配性评分与推荐模块；将盾构隧道地质适应性分析及选型用的原始地质参数与设计参数预处理后的特征张量输入至训练好的双分支深度神经网络模型中，根据双分支深度神经网络模型输出结果，融合盾构类型置信度与评分结果输出Top‑N推荐类型及对应参数。本发明利用深度神经网络的特征表达能力，能够识别输入参数间的复杂非线性关系，生成盾构类型的多标签预测结果及适配性评分，量化地质–设备适应程度，实现地质工况与盾构类型的非线性映射与适配评分，为选型提供更加细粒度的风险分级支持。

本发明授权基于深度学习的盾构隧道地质适应性分析与选型系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的盾构隧道地质适应性分析与选型系统，其特征在于；所述系统包括输入数据格式化模块、训练样本构建模块、深度学习模型推理模块、适配性评分与推荐模块； 所述输入数据格式化模块用于对原始输入数据进行格式化、标准化预处理，构建适用于神经网络模型输入的结构化张量；所述原始输入数据包括盾构隧道地质适应性分析及选型用的原始地质参数与设计参数，所述原始输入数据的预处理包括参数清洗与缺失填补、归一化变换与量纲统一、地层结构编码与位置嵌入； 所述训练样本构建模块从实际工程案例、设计资料和规则系统中提取标准化样本，结合输入数据格式化模块预处理的特征张量构建用于深度学习模型训练的数据集，为模型训练提供核心数据基础； 所述深度学习模型推理模块采用基于深度神经网络的双分支结构，分别实现对盾构类型识别与适配性评分的联合预测，所述深度学习模型推理模块具备多特征融合能力、非线性建模能力和多标签输出机制； 所述适配性评分与推荐模块根据深度学习模型推理模块输出结果，融合盾构类型置信度与评分结果，计算综合适配得分，为设计人员或决策系统提供排序明确、可解释的多类型盾构适配建议。

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