一种基于AlphaEarth基础模型的矿产资源智能预测方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明公开了一种基于AlphaEarth基础模型的矿产资源智能预测方法，涉及人工智能技术领域，包括，将增强特征集合与像素空间位置编码结合，得到位置增强特征集合，并结合矿化监督标签集合训练基于全局自注意力机制的Transformer预测模型，得到训练完成的Transformer预测模型；将位置增强特征集合按瓦片方式组织得到瓦片化位置增强特征集合，并输入训练完成的Transformer预测模型，输出瓦片化矿化等级概率集合；将瓦片化矿化等级概率集合按空间位置拼接为矿化等级概率图，并生成矿化潜势指数图。本发明实现输入特征的空间一致性与可复现，并实现研究区矿产前景智能制图与靶区圈定。

《一种基于AlphaEarth基础模型的矿产资源智能预测方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2026100635229，当前法律状态为已下证，由吉林大学提出申请，发明人为王永志;盛诗婷;董宇浩，申请日期为2026-01-19，公开（公告）日期为2026-04-10，国际专利分类号（IPC）为 G06Q 10/04 (2023.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于AlphaEarth基础模型的矿产资源智能预测方法，涉及人工智能技术领域，包括，将增强特征集合与像素空间位置编码结合，得到位置增强特征集合，并结合矿化监督标签集合训练基于全局自注意力机制的Transformer预测模型，得到训练完成的Transformer预测模型；将位置增强特征集合按瓦片方式组织得到瓦片化位置增强特征集合，并输入训练完成的Transformer预测模型，输出瓦片化矿化等级概率集合；将瓦片化矿化等级概率集合按空间位置拼接为矿化等级概率图，并生成矿化潜势指数图。本发明实现输入特征的空间一致性与可复现，并实现研究区矿产前景智能制图与靶区圈定。

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