CN119494560A 一种基于深度学习的矿山生态环境恢复评价方法及系统 （山东省煤田地质局第三勘探队）

一种基于深度学习的矿山生态环境恢复评本发明公开了一种基于深度学习的矿山生属度表征评估对象与各评估等级的匹配程度获2获取矿山生态环境恢复效果的相关数据和评估指标，采用模糊根据所述模糊评估指标集合，构建模糊评价指标体系，采用层次基于所述模糊评分矩阵的模糊信息，采用深度学习模型对所述模糊基于所述模糊信息的高层特征，采用模糊聚类算法对评估对象进行分组确定聚类结根据所述聚类结果和所述评价结果，结合领域专家知识，运用模糊推基于所述模糊推理规则库，采用模糊积分方法对各所述评价针对所述模糊评估指标集合中评估指标的模糊性和不确定性根据所述模糊评估指标模型，采用模糊综合评判方法，计算每个计算所述模糊评估值与所述模糊目标值之间的程度，采采用模糊综合评判方法，将指标权重值与处理后的模糊评分矩阵进行加权计根据预设阈值，将综合评判结果进行分类，获取各评价指标的模糊获取模糊评分矩阵数据，对矩阵中的模糊评分信息进行预处理3采用卷积神经网络对预处理后的模糊评分数据进行特征提取，通将卷积神经网络提取的初始高层特征输入到长短期记忆网络中在长短期记忆网络的输出层，采用注意力机制对不同时间步的特将模糊评分数据的整体特征表示输入到全连接神经网络中，通过多根据挖掘出的模糊关系，采用模糊推理方法对新的评分对象进行预将模糊推理的结果与原始的模糊评分矩阵进行融合，更新和优化模计算每个评估对象与各个聚类簇中心的欧氏距离，并通过根据评估对象的隶属度值，判断隶属度值与各评估等级的匹配程度，综合考虑评估对象在各评估等级上的隶属度分布，对矿山生将案例数据和信息输入到模糊推理规则中，通过模糊推理过程，4在信息融合时，获取各评价指标的重要程度差异，针对重8.一种根据权利要求1_7任一项所述的基于深度学习的矿山生态环境恢复评价方法的所述模糊评估指标获取模块，用于获取矿山生态环境恢复效果的相关数据和评估指所述模糊评分矩阵获取模块，用于根据所述模糊评估指标集合，所述模糊信息高层特征提取模块，用于基于所述模糊评分矩阵的模糊信所述评价结果获取模块，用于基于所述模糊信息的高层特征，采用模糊隶属度表征所述评估对象与各所述评估等级的匹配程所述模糊推理规则库构建模块，用于根据所述聚类结果和所述评价结果所述最终综合评价结果获取模块，用于基于所述模糊推理规则库56用模糊隶属度表征所述评估对象与各所述评估等级的匹配程度获得评[0020]图1为本发明实施例一种基于深度学习的矿山生态环境恢复评价方法的流程示意[0021]图2为本发明实施例一种基于深度学习的矿山生态环境恢复评价系统的结构示意7[0031]针对所述模糊评估指标集合中评估指标的模糊性和不确定性，采用模糊数学理[0039]采用模糊综合评判方法，将指标权重值与处理后的模糊8[0045]在长短期记忆网络的输出层，采用注意力机制对不同时间步的特征进行加权聚[0046]将模糊评分数据的整体特征表示输入到全连接神经网络中，通过多层非线性变[0048]将模糊推理的结果与原始的模糊评分矩阵进行融合，更[0052]根据每个聚类簇内部评估对象的特征分布情况，确定相应的评估等级和评估标9判断其与各评估等级的匹配程度，将其划分到匹配度最高的评估等级中。例如，该对象对同等级上的隶属度分布，颜色深浅代表隶属度高低，直观反映矿山生态恢复效果的分布情恢复策略制定和资源分配提供了科学依据。[0071]模糊评估指标获取模块，用于获取矿山生态环境恢复效果的相关数据和评估指表征评估对象与各评估等级的匹配程度获得评价指标的模糊