公开(公告)号：CN116402387A

公开(公告)日：2023-07-07

申请号：CN202310344484.0

申请日：2023-04-03

Applicant: 陕煤集团神木柠条塔矿业有限公司 ,  中国矿业大学 ,  华能庆阳煤电有限责任公司核桃峪煤矿 ,  江苏中矿辰源科技有限公司

Inventor： 闫世平 ,  夏同强 ,  刘涛 ,  李孝利 ,  王育坤 ,  宋涛 ,  王伟 ,  刘铭浩 ,  高涛 ,  王梦晨 ,  唐国强 ,  陈锦

IPC: G06Q10/0639 ,  G06Q50/02 ,  G06T17/00 ,  G06F30/27 ,  G01D21/02 ,  G06F113/08

Abstract: 本发明公开了一种瓦斯抽采参数挖掘与达标评价系统及方法，包括三维建模模块、数据管理模块、场‑区‑网一体化数据深层分析模块、抽采达标评价模块以及可视化交互模块；抽采达标评价模块通过集成三维建模模块、数据管理模块和数据深层分析模块处理后获得的瓦斯抽采数据，构建井下瓦斯抽采煤层‑钻孔‑管网式的一体化抽采达标评价体系，通过对数据自动收集、动态监测、实时解算、煤层参数反演、智能分析与预测，实现钻场、评价单元、工作面、采区乃至整个矿井的抽采达标实时动态评价，并通过可视化交互模块进行显示，实现瓦斯抽采动态参数信息由管网监测点到整个管网再到全煤层的一体化深度立体挖掘与分析，提升评价分析准确性与瓦斯抽采效果。

公开(公告)号：CN112164474B

公开(公告)日：2024-05-24

申请号：CN202010671826.6

申请日：2020-07-14

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 刘辉 ,  俞健 ,  陈锦 ,  苑雨薇 ,  马佳妮 ,  张林

IPC: G16H70/40

Abstract: 本发明名为基于自表达模型的药物敏感性预测方法，属机器学习及药物基因组学研究领域。本发明目标是基于已知细胞系对药物的敏感性程度预测未知的细胞系和药物之间的敏感性分数。通过构建细胞系药物对的响应自表达模型，通过某些细胞系药物对的敏感度的线性或仿射组合实现未知敏感性分数的预测。该模型将复杂的优化问题转化为多个子空间，可以实现对包含缺失值数值矩阵的精准且高效的填补，进而实现对细胞系药物响应值的预测。本发明提出的算法能够为个性化精准医疗中重要的药物响应评估环节提供有力的参考。

公开(公告)号：CN112164474A

公开(公告)日：2021-01-01

申请号：CN202010671826.6

申请日：2020-07-14

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 刘辉 ,  俞健 ,  陈锦 ,  苑雨薇 ,  马佳妮 ,  张林

IPC: G16H70/40

Abstract: 本发明名为基于自表达模型的药物敏感性预测方法，属机器学习及药物基因组学研究领域。本发明目标是基于已知细胞系对药物的敏感性程度预测未知的细胞系和药物之间的敏感性分数。通过构建细胞系药物对的响应自表达模型，通过某些细胞系药物对的敏感度的线性或仿射组合实现未知敏感性分数的预测。该模型将复杂的优化问题转化为多个子空间，可以实现对包含缺失值数值矩阵的精准且高效的填补，进而实现对细胞系药物响应值的预测。本发明提出的算法能够为个性化精准医疗中重要的药物响应评估环节提供有力的参考。

公开(公告)号：CN110688983A

公开(公告)日：2020-01-14

申请号：CN201910976478.0

申请日：2019-10-15

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 程健 ,  崔宁 ,  郭一楠 ,  焦博韬 ,  陈晶晶 ,  陈锦

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/12

Abstract: 本发明公开了基于多模态优化和集成学习的微震信号识别方法，实现对微震信号的分类，从而完成对冲击地压灾害更加准确、及时的预警。首先，根据微震训练样本集的非平衡率，确定采样倍率，实现基于SMOTE的小类样本生成；其次，采用放回采样方式，进行多次抽取，得到多个子训练样本集，并在每个子训练样本集上训练多个弱分类器；再次，根据每个子训练样本集上的分类结果，选择分类性能最优的个体作为最终的集成个体；最后，采用多模态优化技术，去除冗余的集成弱分类器个体，选择最优弱分类器组合参与集成。本发明充分考虑微震信号的非平衡特性，利用多模态优化技术对弱分类器个体进行选择，寻找部分具有差异性大的个体参与集成，减少冗余个体对集成学习器性能的影响，提高了微震信号的分类正确率，为冲击地压灾害及时有效预警提供更有力的支持。

公开(公告)号：CN118820650A

公开(公告)日：2024-10-22

申请号：CN202310406433.6

申请日：2023-04-17

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 刘铭浩 ,  陈锦 ,  王梦晨 ,  高涛 ,  唐国强 ,  夏同强

IPC: G06F17/11 ,  G06F17/12 ,  G06N3/126 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  E21F7/00 ,  E21B49/00

Abstract: 本发明公开了一种基于钻孔抽采数据的煤层瓦斯运移分布时变规律反演方法，首先，本发明基于煤矿现场调研获得大量基础数据，初步得到瓦斯抽采流量和浓度数据随时间的演化规律；然后利用煤层瓦斯抽采多场耦合模型进行正演模拟，得出煤层瓦斯赋存参数时变规律；再以正交实验筛选出影响瓦斯抽采规律的显著性参数，从而形成基于大量的实测数据和仿真数据的训练样本库；进而以训练样本数据库为基础，由人工神经网络的非线性映射功能，研究建立封孔质量和煤层瓦斯初始赋存条件已知情况下，钻孔抽采数据与煤层运移分布规律之间的特征关系；最后，将实测瓦斯抽采数据代入训练好的神经网络进行反分析，应用统计检验以及与现场测试结果对比的方法对反演分析结果进行检验和评价，建立起抽采煤层瓦斯运移与分布规律反演模型，实现基于钻孔抽采数据的煤层瓦斯抽采效果三维多元非线性分析与评价。