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龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利一种决策树引导深度神经网络的岩体动态性能预测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：CN121543059B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202610070515.1，技术领域涉及：G06F18/27；该发明授权一种决策树引导深度神经网络的岩体动态性能预测方法是由吉建娇;陈开杰;代伟;苏海健;李卫;张路晴设计研发完成，并于2026-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种决策树引导深度神经网络的岩体动态性能预测方法在说明书摘要公布了：本发明属于岩土工程灾害智能预警技术领域，具体公开了一种决策树引导深度神经网络的岩体动态性能预测方法。获取含噪小样本条件下的动态冲击实验数据，构建岩体数据集；利用岩体数据集完成决策树回归模型的分裂，并提取关键结构参数；构建确定深度神经网络预测模型中各隐藏层神经元数量、输入层特征神经元、连接策略、各隐藏层神经元间的连接拓扑结构；利用深度神经网络预测模型即可实现对岩体动态性能的精准预测。本发明能够在小样本和复杂岩体数据条件下，利用决策树回归模型的信息对神经网络结构和连接进行初始化，显著提升预测精度，为岩土工程安全预警提供可靠依据。

本发明授权一种决策树引导深度神经网络的岩体动态性能预测方法在权利要求书中公布了：1.一种决策树引导深度神经网络的岩体动态性能预测方法，其特征在于，步骤为： S1、获取含噪小样本条件下的动态冲击实验数据，构建岩体数据集； S2、利用岩体数据集完成决策树回归模型的分裂，得到完整的决策树回归模型，并从中提取关键结构参数； S3、构建深度神经网络预测模型；确定各隐藏层神经元数量，以及输入层特征神经元和第一隐藏层神经元间的连接策略；确定各隐藏层神经元间的连接拓扑结构； S4、深度神经网络预测模型完成训练，即可实现对岩体动态性能的精准预测； 利用岩体数据集完成决策树回归模型的分裂，具体步骤为： 搭建决策树回归模型，人工预设构建决策树回归模型的关键参数：最大分裂参数，分裂节点最小样本数，叶节点最小样本数，候选节点默认容差； 将岩体训练集中的所有样本输入到初始状态的决策树回归模型中，初始状态的决策树回归模型仅包含决策树唯一根节点，将岩体训练集中的所有样本输入根节点，判断根节点是否满足分裂条件；若满足分裂条件，则标记当前节点为父节点区域则决策树回归模型执行分裂； 针对每一个输入特征，包括连续数值型和布尔型的特征：有无锚杆、裂隙粗糙度系数JRC、裂隙长度、裂隙角度及冲击速度，遍历父节点区域内的所有样本，根据特征的特征值大小进行排序，计算该特征下每两个特征值不同的相邻样本和在特征值上的中点，从中选取能使父节点区域均方误差减少量最大的特征值中点作为最佳分裂阈值，并将特征值小于或等于最佳分裂阈值的样本分配至左子节点区域，将特征值大于最佳分裂阈值的样本分配至右子节点区域，计算父节点区域划分出的左子节点区域和右子节点区域中特征值，计算父节点区域、左子节点区域右子节点区域三者的均方误差，计算均方误差减少量，确定分裂的最佳分裂方案，根据最佳分裂方案进行分裂，分裂后，若左子节点区域右子节点区域内样本数小于叶节点最小样本数，则判断子节点分裂结束。

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