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龙图腾网获悉深层探索(北京)科技有限公司申请的专利基于数据控制理论的智能找矿方法及装置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：CN121479626B 。

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：202610025206.2，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于数据控制理论的智能找矿方法及装置是由雷鸣;寇飞;张贤玮;张月红;王亮设计研发完成，并于2026-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数据控制理论的智能找矿方法及装置在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种基于数据控制理论的智能找矿方法及装置，方法包括：通过采集多模态原始矿产勘探数据，以各勘探变量为节点、变量间的统计关系为边，构建变量关系图，以耗散结构理论为指导，通过图神经网络对变量关系图进行中心性度量，得到原始矿产勘探数据中的关键变量子集；基于哈肯奴役原理，将关键变量子集进行特征降维构建特征参量空间，并通过常微分方程预测特征参量空间中的特征状态，该状态通过粒子滤波算法校验后输出对应的特征参量；基于尖点突变理论指导，将特征参量作为控制参数输入预设物理信息神经网络，通过状态判别式进行状态判断，确定找矿决策信号，本申请能够提高成矿决策的准确性和效率。

本发明授权基于数据控制理论的智能找矿方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于数据控制理论的智能找矿方法，其特征在于，所述方法包括： 采集矿产勘探中的多模态原始数据，并对所述原始数据进行标准化处理，以经过所述标准化处理后的各勘探变量为节点，以勘探变量间的统计关联性为边，构建变量关系图，将所述变量关系图输入预设图神经网络，通过节点嵌入学习和中心性度量，确定对应的关键变量子集，其中，所述边的权重通过互信息、非线性相关系数或因果关系强度量化确定； 将所述关键变量子集输入预训练变分自编码器进行特征降维，确定对应的低维特征参量空间，将所述低维特征参量空间作为初始状态输入预设神经常微分方程进行演化规律预测，确定对应的特征参量状态，并通过粒子滤波算法，结合新观测数据动态更新所述特征参量状态的后验分布，确定对应的特征参量； 根据尖点突变理论构建物理信息神经网络，将所述特征参量作为控制参数输入所述物理信息神经网络，根据预设控制参数计算判别式对所述控制参数进行状态判断，根据经过状态判断后的判别式的取值划分系统状态，并根据所述系统状态确定对应的找矿决策信号。

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