一种基于空间约束技术的大地电磁深度神经网络反演方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201910963505.0
IPC分类号：G06N3/08;G06N3/063;G06N3/04;G01V3/38
申请日期：
2019-10-11
申请人：
重庆大学;重庆大学产业技术研究院

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著录项信息

专利名称	一种基于空间约束技术的大地电磁深度神经网络反演方法
申请号	CN201910963505.0	申请日期	2019-10-11
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2020-05-08	公开/公告号	CN111126591A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06N3/08 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06N 基于特定计算模型的计算机系统〔7〕 G06N3/00 基于生物学模型的计算机系统（仿真生物的功能方面的模拟计算机入G06G 7/60）〔7〕 G06N3/02 采用神经网络模型（用于自适应控制的入G05B 13/00；用于图像模式匹配的入G06K 9/00；用于图像数据处理的入G06T 1/40；用于语音模式匹配的入G10L 15/16）〔7〕 G06N3/08 学习方法〔7〕	IPC分类号	G;0;6;N;3;/;0;8;;;G;0;6;N;3;/;0;6;3;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;1;V;3;/;3;8查看分类表>
申请人	重庆大学;重庆大学产业技术研究院	申请人地址	重庆市沙坪坝区沙正街174号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	重庆大学,重庆大学产业技术研究院	当前权利人	重庆大学,重庆大学产业技术研究院
发明人	李睿恒;余年;葛垚;蔡志坤;刘洋;高磊
代理机构	重庆缙云专利代理事务所（特殊普通合伙）	代理人	王翔

摘要

本发明公开了一种基于空间约束技术的大地电磁深度神经网络反演方法，主要步骤如下：1)确定探测区域。2)建立地电模型样本集A2。3)建立大地电磁正演响应数据集A3。4)归一化处理。5)建立深度学习神经网络模型。6)得到训练后的深度学习神经网络模型模型。7)获取层状地电断面电磁预测数据集。8)建立层状地电断面电磁验证数据集。9)判断层状地电断面电磁预测数据集和层状地电断面电磁验证数据集的拟合度误差是否满足收敛条件，若是，则反演结束，输出层状地电断面电磁验证数据集。本发明方法可广泛应用于大地电磁反演成像领域，对快速准确预测地下电性结构具有良好的实用价值和应用前景。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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