北京
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国家知识产权局信息显示，盾构及掘进技术国家重点实验室;中铁隧道局集团有限公司申请一项名为“一种基于迁移学习与无监督聚类的地质可掘性分级方法及装置”的专利，公开号CN122758241A，申请日期为2026年5月。
专利摘要显示，本发明涉及地质可掘性评估方法技术领域，公开了一种基于迁移学习与无监督聚类的地质可掘性分级方法及装置。旨在解决现有技术中TBM施工过程中地质识别难度大、标注数据稀缺的技术问题。本发明包括如下步骤：S1、数据预处理与懒加载；S2、多维度特征提取；S3、特征融合与降维；S4、迁移聚类分析；S5、结果评估与可视化。本发明通过迁移学习技术，充分利用已有工程的地质标签知识，显著降低对新工程标注数据的依赖，提高了地质识别的准确性，结合时序特征、空间特征和耦合特征的多维度特征提取方法，全面刻画地质条件对掘进参数的影响规律，高效的特征提取和聚类算法使地质识别能够近实时进行，为施工决策提供及时指导。
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本文源自：市场资讯
作者：情报员
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