摘要
本发明公开了一种基于机器学习的矿石智能开采控制方法及系统,涉及矿业智能化技术领域,包括,基于卷积神经网络模型和支持向量机模型,构建矿区地质模型,将矿体地质特征图输入矿区地质模型中,生成地质分析报告;通过贝叶斯更新法,将矿体地质特征图和地质分析报告进行融合,得到地质力学图谱;通过数据融合技术和实时分析算法,将地质力学图谱与开采区域实时监测数据进行结合,分析矿石开采风险要素,并动态调整矿石开采策略生成优化矿石开采指令。通过将矿区地质环境数据转化为高质量的图数据库节点和边,并利用复杂网络分析技术识别关键地质特征,显著提高了矿石开采的效率、安全性和科学决策能力。
技术关键词
开采控制方法
矿石
实时监测数据
卷积神经网络模型
网络分析技术
支持向量机模型
数据融合技术
节点
关联分析方法
地下水
报告
图谱
空间数据分析方法
Dijkstra算法
数值转换方法
数据分析模块
插值技术
裂缝
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