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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利地质特征约束ACGAN地震相识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114970812B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210526024.5，技术领域涉及：G06N3/045；该发明授权地质特征约束ACGAN地震相识别方法是由蔡涵鹏;赵雨婷;邹修懿;钱峰;鲁才;胡光岷设计研发完成，并于2022-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本地质特征约束ACGAN地震相识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种地质特征约束ACGAN地震相识别方法，应用于地震数据处理领域，针对现有技术存在的在样本数量不足或者样本类别分布不均衡的时候，会出现过拟合现象，而对地震相标签数据的获取仍然十分困难和昂贵的问题；本发明首先利用无监督卷神经网络的卷积层提取无标签实际地震数据的深度特征，将其取代原始ACGAN的噪声输入，并在特征上添加标签信息作为生成器的输入，从而实现对ACGAN生成地震数据过程的约束，更有助于生成满足地质沉积规律的数据；采用本发明的方法能对原始样本数量不足和样本类别分布不均衡的数据集进行增强，从而大幅度地提升了地震相的识别效果。

本发明授权地质特征约束ACGAN地震相识别方法在权利要求书中公布了：1.地质特征约束ACGAN地震相识别方法，其特征在于，应用于实际地震数据中断层数据的数量远少于非断层数据的数量的情况；实现过程包括： S1、对地震数据进行归一化处理，得到训练集与测试集； S2、采用改进后的ACGAN对训练集进行扩充；步骤S2所述改进后的ACGAN具体为：提取无标签地震数据的特征，用于替换ACGAN中的噪声输入；改进后的ACGAN的训练过程具体为： S21、将地震数据归一化处理后的结果中有断层的记为有标签的地震数据；无断层的记为无标签地震数据； S22、提取无标签地震数据的特征； S23、对ACGAN进行训练，具体的：将步骤S22提取的特征与随机生成的标签信息进行融合后，作为ACGAN中生成器的输入；将有标签的地震数据作为ACGAN中判别器的输入； S24、选取判别器准确率达到50％之后的生成的有标签的地震数据集对CNN网络的训练集进行扩充； S3、根据扩充后的训练集对CNN网络进行训练； S4、将测试集输入训练完成的CNN网络，得到地震相识别结果。

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