[发明专利]一种基于知识约束的深度学习地震相识别方法在审
| 申请号： | 202310565439.8 | 申请日： | 2023-05-19 |
| 公开（公告）号： | CN116580239A | 公开（公告）日： | 2023-08-11 |
| 发明（设计）人： | 姚兴苗;张祥烨;董月;郭翔宇;胡光岷 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/82;G06N3/084;G06V10/26;G06F16/36;G06N5/02 |
| 代理公司： | 成都虹盛汇泉专利代理有限公司 51268 | 代理人： | 王伟 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于知识约束的深度学习地震相识别方法，应用于人工智能与地球科学交叉领域，针对现有技术存在的无法实现在小样本和地震反射特征薄弱条件下的地震相分割的问题；本发明通过将地震相知识图谱G中所表征的地震相实体的信息通过地震相知识图谱实体关系学习模型进行学习，最终得到各个地震相实体的知识图谱实体表征向量V，然后利用标签插值得到中间部分地震数据的空间约束，并将得到的地震相表征向量进行填充，得到地震数据的空间知识约束，最后将地震数据及其空间知识约束共同输入深度学习网络进行训练，并用收敛后的模型进行地震相分割预测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 知识 约束 深度 学习 地震 相识 方法 | ||
【主权项】：
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