[发明专利]一种基于人工智能断层识别方法在审
| 申请号： | 202110273316.8 | 申请日： | 2021-03-12 |
| 公开（公告）号： | CN112906626A | 公开（公告）日： | 2021-06-04 |
| 发明（设计）人： | 李辉 | 申请（专利权）人： | 李辉 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G01V1/28;G01V1/30 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 210000 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 针对如何从地震数据中精确识别出断层并提高计算效率的问题，本发明公开了一种基于人工智能断层识别方法。通过对传统AlexNet神经网络一系列改进，包括用批量归一化(BN)代替原来的局部响应归一化(LRN)，增加了训练速度。把断层识别看作是二分类问题，用Sigmoid替代Softmax来作为分类函数。同时由于在断层识别问题中，正、负样本(断层与非断层)比例严重不均衡，所以在二分类交叉熵损失函数的基础上引入平衡交叉熵损失函数来解决此问题。最后使用1×1的卷积层替代了传统AlexNet网络的3层全连接层，极大减少了网络结构的参数数量。通过对理论数据以及实际数据的预测结果分析可以得出，通过此改进的AlexNet网络训练的模型在断层识别领域有着很好的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 人工智能 断层 识别 方法 | ||
【主权项】：
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