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龙图腾网获悉西藏巨龙铜业有限公司;中国地质大学(北京)申请的专利基于多种算法的矿床类型预测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：CN116522250B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202310415425.8，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权基于多种算法的矿床类型预测方法及系统是由吴松;侯霖莉;吴健辉;林毅斌;林德才;蒋光武;沙仙武;陈才贤;李健昌;张亚明;罗俊;曾庆淋设计研发完成，并于2023-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多种算法的矿床类型预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多种算法的矿床类型预测方法，包括步骤：收集某一矿物的微量元素数据以及对应矿床成因类型数据，并对微量元素数据进行规范化处理；分析各个微量元素之间的相关性，并进行元素重新组合；将元素数据按照一定的比例划分为训练集和测试集，将训练集分别输入到多种算法模型中进行训练，并通过交叉验证选出最佳的模型；采用递归特征消除法对模型进行元素特征选择；模型重新进行训练，得到基于微量元素预测矿床成因类型的最优随机森林模型；根据最优元素特征集选择待测试矿物的微量元素特征，并输入最优随机森林模型，得到该待测试矿物的矿床成因类型。本发明大大提高了矿床成因类型识别的精度和效率。

本发明授权基于多种算法的矿床类型预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于多种算法的矿床类型预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、收集海量文献中绿泥石的微量元素数据以及对应矿床成因类型数据，并对微量元素数据进行规范化处理，得到实验用数据表；具体包含Mn、Na、Ca、K、Ti、Li、B、V、Cr、Co、Ni、Cu、Zn、As、Sr、Y、Zr、Sn、Ba、Pb、Mg21种元素与其所对应矿床成因类型数据；矿床成因类型包括热液型和沉积岩型； S2、分析实验用数据表中各个微量元素之间的相关性，并进行元素重新组合，得到不具有相关性的元素或者组合元素特征，更新实验用数据表； S3、将实验用数据表中的元素数据按照一定的比例划分为训练集和测试集，将训练集分别输入到多种算法模型中进行训练，并通过交叉验证评分选出分类效果最佳的模型，该模型为随机森林模型； S4、基于随机森林模型采用递归特征消除法对更新后的实验用数据表中的元素特征进行筛选，选出最优元素特征集，更新随机森林模型； S5、对更新后的随机森林模型重新进行训练，得到基于微量元素预测矿床成因类型的最优随机森林模型； S6、根据最优元素特征集选择待测绿泥石的微量元素特征，并输入最优随机森林模型，得到该待测绿泥石的矿床成因类型； 其中，步骤S2具体为： S21、计算实验用数据表中各个微量元素之间的相关性，筛选出具有显著线性相关性的元素Mn与Zn，将两种元素相加，创建Mn+Zn的新特征替代Mn、Zn元素； S22、根据新的元素在不同类别矿床成因类型的箱线图，得到无重叠的元素包括Li、V、Co、Sn、Mg、Zn+Mn6种元素或组合，具有重叠的元素包括Na、K、B、Sr、Y5种元素；将具有重叠的元素与其大致指示规律呈相反趋势且数值范围差异明显的元素两两相除得到新的特征组合NaLi、NaV、NaCo、NaMg、NaZn+Mn、KLi、KV、KCo、KMg、KZn+Mn，将具有重叠的元素与其数值范围差异明显的元素做累加得到Sr+Zn+Mn、Sr+Mg、Y+Zn+Mn、Y+V、Y+Co、Y+Mg、Y+Zn+Mn； S23、将在不同类别矿床成因类型的箱线图中指示规律一致的元素和具有重叠的组合元素删除，再剔除具有显著线性相关的组合特征，得到不具有相关性的元素或者组合元素的最终实验用数据表；具体将相关系数大于等于5的具有显著线性相关的组合特征剔除，最终得到Sn、Mn+Zn、NaCo、Y+V、Sr+Mg、LiK6个特征，检验6个特征之间的相关性均接近0，则不存在共线性特征。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西藏巨龙铜业有限公司;中国地质大学(北京)，其通讯地址为：850211 西藏自治区拉萨市墨竹工卡县工卡镇28号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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