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龙图腾网恭喜中国地质大学(武汉);武汉地大坤迪科技有限公司申请的专利基于KMEDS算法构建三维成矿预测平衡数据集的方法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：CN119338112B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202411371053.4，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权基于KMEDS算法构建三维成矿预测平衡数据集的方法是由田宜平;曹萌;徐凯;吴冲龙;李岩;孔春芳;王佳恒;董洋;向世泽;武永进;周广隆;徐城阳;吕维逸;李必亿;赵杰设计研发完成，并于2024-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于KMEDS算法构建三维成矿预测平衡数据集的方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于KMEDS算法构建三维成矿预测平衡数据集的方法，属于三维成矿预测技术领域，包括以下步骤：步骤S1、采集地物化遥数据并进行预处理，构建三维属性数据集；步骤S2、使用K‑Means聚类算法对三维属性数据集中的所有样本进行聚类，将所有样本分成不同的组，选取其中少数类样本比例符合要求的组；步骤S3、对选出的所有组应用改进的SMOTE过采样算法生成新样本，并将新样本加入步骤S1的三维属性数据集中，构成一个新数据集；步骤S4、将新数据集输入到LightGBM模型，进行三维成矿预测。本发明可以解决现有技术中成矿预测样本数据缺失及样本数据不平衡的问题，从而提高三维成矿预测准确度。

本发明授权基于KMEDS算法构建三维成矿预测平衡数据集的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于KMEDS算法构建三维成矿预测平衡数据集的方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、采集地物化遥数据并进行预处理，构建三维属性数据集；地物化遥包括地质基础数据、地球物理数据、地球化学数据、遥感数据；预处理包括网格剖分、归一化处理和反距离空间插值； 步骤S2、使用K-Means聚类算法对三维属性数据集中的所有样本进行聚类，将所有样本分成不同的组，选取少数类样本数量与组内总样本数量的比值高于的组，的取值范围为0.3~1； 步骤S3、对步骤S2选取的所有组应用改进的SMOTE过采样算法生成新样本，并将新样本加入步骤S1的三维属性数据集中，构成一个新数据集； 改进的SMOTE过采样算法如下： 步骤S2中选出的任意一个组内有个少数类样本和个特征组成，使用该组的少数类样本生成一个欧几里得矩阵M，矩阵M的维度用[N,W]表示； 假设样本集X每个维度的均值为，标准差为，则样本集X的标准化变量为： ； 其中，为标准化之后的样本集； 依次计算标准化之后的样本集中任意两个样本点之间的距离，得到一个[N,N]维度的矩阵，记为矩阵A； 任意两个样本点之间的距离计算公式如下： ； 其中，，表示样本集中两个样本点；表示样本点的第维度；代表两个样本点之间的欧几里得距离； 计算每个样本的概率权重： ； 其中，为矩阵A中每一行的元素总和，计算公式如下： ； 其中，为矩阵A中N行元素的欧几里得距离之和； 假设需要生成的少数类样本总数为S，则每个样本所需要的过采样次数为： ； 其中，为每个样本所需的过采样次数；为少数类样本总数；为需要进行过采样的少数类样本的组数； 按照值由大到小的顺序对样本进行优先排序，并对组内每个样本进行过采样，生成新样本； 步骤S4、将新数据集输入到LightGBM模型，进行三维成矿预测。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国地质大学(武汉);武汉地大坤迪科技有限公司，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市洪山区鲁磨路388号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。