| 专利号 | 2019103487445 | 申请日 | 2019-06-05 | 专利名称 | 一种基于深度学习的微震信号分类辨识方法 |
| 授权日 | 2020-11-10 | 专利权人 | 山东科技大学 | 发明人 | 张杏莉;赵震华;卢新明;贾瑞生 |
| 主分类号 | G01V1/28 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明公开了一种基于深度学习的微震信号分类辨识方法，属于信号分析及识别领域。本发明方法包括以下步骤：步骤1、建立微震信号与爆破信号的样本数据库；步骤2、提取样本信号的主频、峰后衰减系数和能量重心系数特征，构成样本特征数据训练集和测试集；步骤3、使用样本特征数据训练集训练深度神经网络分类辨识模型，利用测试集数据验证信号分类辨识模型的分类辨识效果，并通过交叉训练不断提升分类精度；步骤4、提取待辨识信号的特征向量，输入信号分类模型中，得到辨识结果。本发明方法具有算法简单、自适应性和实时性强、辨识准确率高的特点，能对煤矿微震信号和爆破信号进行有效的分类，具有很好的技术价值和应用前景。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 相关服务业 新技术与创新创业服务 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
