| 专利号 | 2022116406857 | 申请日 | 2022-12-20 | 专利名称 | 基于无监督深度学习的直流电阻率反演方法及系统 |
| 授权日 | 2025-05-09 | 专利权人 | 山东大学 | 发明人 | 刘斌;庞永昊;蒋鹏;刘征宇;刘本超 |
| 主分类号 | G06F30/23 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明提供了一种基于无监督深度学习的直流电阻率反演方法及系统，构造无监督直流电阻率反演网络架构，在损失函数中加入动态光滑约束项。参考探测地区地质情况构建含模拟样本库，并将前期工程数据通过域迁移方法构建实际样本库。使用模拟样本库预训练无监督神经网络，再使用实际样本库通过基于线性探索和完全微调的迁移学习方法二次训练网络，最后，将新采集的观测数据带入训练好的网络中，基于网络约束对单个实际样本多次迭代反演，得到预测的电阻率模型。本发明能够针对实际采集的直流电阻率观测数据，通过无监督深度学习反演获得电阻率模型，并使用正则化约束提高了成像效果。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 新一代信息技术 新兴软件和新型信息技术服务 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
