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龙图腾网获悉河海大学申请的专利基于多尺度样本不均的矿产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：CN115511214B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202211308574.6，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于多尺度样本不均的矿产预测方法及系统是由张鹏程;邓继;丁亮;陈豪设计研发完成，并于2022-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度样本不均的矿产预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于多尺度样本不均的矿产预测方法及系统，该方法包括：将收集的地质数据转换成图像数据，得到不同尺度的地球化学图；将地球化学图按照一定像素比例划分网格，并根据专家知识形成训练样本；进行样本数据增强；建立自编码器与生成对抗网络联合模型，使用小尺度地球化学图找到化探异常区域；构建加入注意力机制的卷积神经网络模型，对大尺度数据的异常区域进行矿产分类。本发明的联合模型可以学习多元地球化学数据之间的内在联系和特征，在小尺度数据上进行化探异常提取，可以有效避免地球化学数据中噪声的影响。在大尺度数据上利用注意力机制使得模型更加关注图像中重点信息，可有效提升图像分类准确性。

本发明授权基于多尺度样本不均的矿产预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度样本不均的矿产预测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：将收集的地质数据转换成图像数据，得到1：P1的地球化学图和1：P2的地球化学图，其中1：P1和1：P2代表图上距离和实际距离之比，且P1大于P2； 步骤2：将地球化学图按照一定像素比例划分网格，并根据专家知识形成训练样本；将每个预测分布图划分网格，如果网格中含矿床，则选择其为成矿区，否则选择其为背景区； 步骤3：将得到的训练样本进行数据增强； 步骤4：将生成对抗网络引入到深度卷积自编码器中，其中生成对抗网络中的生成器作为自编码器中解码器，通过编码器将样本大小为1：P1的网格数据从图像空间中映射到潜在空间，之后训练生成对抗网络得到输出，计算输入数据和输出数据之间的欧式距离作为化探异常得分；其中使用背景区数据以最小化损失函数为目的训练编码器以此来生成与原始图像特征分布更加相似的图像； 步骤5：基于1：P1的地球化学图得到的化探异常得分图，在1：P2的网格数据中进行样本标记，化探异常得分高于设定阈值的标记为正样本，否则为负样本，在这基础上进行具体化探数据分类；构造卷积神经网络模型，并在模型中加入注意力机制，使得模型聚焦感兴趣区域的信息，以此来学习矿化和化探数据之间的规律； 步骤6：将1：P2训练样本数据输入到卷积神经网络模型中进行迭代，更新神经网络的参数；其中训练网络模型的损失函数为： 其中LCEpi,yi表示多分类的交叉熵，yi是真实标签，pi是预测标签分类概率，N是样本总数；GDgi是梯度密度； gi表示梯度，gmi表示梯度模长，ε是超参数； 步骤7：将训练好的卷积神经网络模型对待预测区域的化探数据进行矿化概率预测，生成该区域矿产资源的概率预测分布图。

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