一种基于深度学习的地下浅层震源定位方法
授权
摘要
本发明涉及一种基于深度学习的地下浅层震源定位方法，包括以下步骤：布设分布式震动传感器阵列、生成学习样本、设置三维能量场图像样本对应的震源弹位置作为训练标签、构建深度学习网络框架、训练网络、对实际爆炸震源进行定位。本发明减少了传统浅层震源定位过程中定位参数提取、定位模型建模和定位模型解算等中间步骤，极大地提高了震源定位效率，消除了定位盲区，降低了震源定位精度受监测区域信道重建精度的依赖，为地下浅层震源定位提供一种新的震源定位方法。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度学习的地下浅层震源定位方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN110414675A
申请号 ：
CN201910823790.6
公开（公告）日 ：
2019-11-05
申请日 ：
2019-09-02
授权号 ：
CN110414675B
授权日 ：
2022-05-27
发明人 ：
李剑王彦博李冒金韩焱苏新彦王小亮莫璧铭李禹剑
申请人 ：
中北大学
申请人地址 ：
山西省太原市尖草坪区学院路3号
代理机构 ：
中国兵器工业集团公司专利中心
代理人 ：
赵欣
优先权 ：
CN201910823790.6
主分类号 ：
G06N3/04
IPC分类号 ：
G06N3/04 G01V1/28
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06N
基于特定计算模型的计算机系统
G06N3/00
基于生物学模型的计算机系统
G06N3/02
采用神经网络模型
G06N3/04
体系结构，例如，互连拓扑
法律状态
2022-05-27 ：
授权
2019-11-29 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06N 3/04
申请日 : 20190902
申请日 : 20190902
2019-11-05 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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