[发明专利]基于深度神经网络的微震信号到时和震相识别方法及系统在审
| 申请号： | 201911235220.1 | 申请日： | 2019-12-05 |
| 公开（公告）号： | CN111027452A | 公开（公告）日： | 2020-04-17 |
| 发明（设计）人： | 郑晶;马月宁 | 申请（专利权）人： | 中国矿业大学（北京） |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京慕达星云知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11465 | 代理人： | 李冉 |
| 地址： | 100000 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于深度神经网络的微震信号到时和震相识别方法及系统，该方法包括：划分训练数据集、验证数据集和测试数据集；搭建一个深度为10层的卷积神经网络模型；计算网络的输入和输出标签的误差，以完成网络参数的更新；进行模型训练；设置迭代训练次数为N，当迭代训练N次后，停止网络训练；即用于微震信号到时和震相识别的深度卷积神经网络模型构建完成；把未经过处理的数据集输入到训练后的网络模型，识别出P波、S波和其他信号的概率。该方法通过构建微震震相识别的深度卷积神经网络模型，输入采集三分量数据，可更好地识别和区分P波、S波和其他信号，准确性较高。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 神经网络 信号 到时 相识 方法 系统 | ||
【主权项】：
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