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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种用于敏感区域地面运动目标的微地震监测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：CN120254958B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510749020.7，技术领域涉及：G01V1/28；该发明授权一种用于敏感区域地面运动目标的微地震监测方法是由佟训乾;聂彤羽;孙锋;董新桐;王宇奇设计研发完成，并于2025-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于敏感区域地面运动目标的微地震监测方法在说明书摘要公布了：本发明属于智能感知技术领域，涉及一种用于敏感区域地面运动目标的微地震监测方法，包括采集五类运动目标地震动信号，构建数据集；数据预处理；基于标量波场方程构建可解释性卷积内核，通过嵌入偏微分算子实现关键物理参量的自适应提取与高维特征空间的非线性降维，形成具有物理可溯源性的紧凑特征表示；采用正向扩散对含噪特征进行渐进式高斯噪声增强；设计具有多头自注意力机制与位置编码的Transformer架构，通过上下文建模捕捉震动信号的时空关联特性，结合多层感知机实现从物理特征到分类决策的端到端映射；对模型进行训练，事件决策，输出决策分类结果。本方法运动目标地震动信号识别准确率可达95.2%，鲁棒性显著提高。

本发明授权一种用于敏感区域地面运动目标的微地震监测方法在权利要求书中公布了：1.一种用于敏感区域地面运动目标的微地震监测方法，其特征在于，包括以下步骤： A、采集五类运动目标诱发的地震动信号，构建三组数据集，其中，数据集一为在均匀地质条件下具有高信噪比的原始震动信号数据，数据集二为来自现场记录的非平稳地质噪声以及人为通过注入高斯白噪声模拟强干扰环境数据；数据集三为反映现场数据稀缺性的不平衡样本类别数据； B、数据预处理： 对原始震动信号数据进行信号单元的归一化和直流分量的移除处理，消除数据采集时产生的直流偏置，获得去除直流分量的地震和声学信号，对于不平衡类别数据进行数据增强，对各数据集分别完成特征提取、标签提取、归一化和滑动窗口处理，将时间序列数据转换为一组输入特征和相应的标签； C、物理特征提取： 对特征进行压缩处理，将物理先验知识嵌入深度卷积神经网络的特征编码过程，基于标量波场方程提取拉普拉斯核，构建可解释性卷积内核定义初始卷积层，通过嵌入偏微分算子实现关键物理参量的自适应提取与高维特征空间的非线性降维，形成具有物理可溯源性的紧凑特征表示的深度卷积神经网络模型； D、扩散驱动数据增强： 从深度卷积神经网络模型提取深层物理特征，采用正向扩散对深层物理特征中含噪特征进行渐进式高斯噪声增强，模拟信号被干扰淹没的情况，通过渐进式高斯扰动注入实现环境干扰的显式建模，提升模型对非稳态噪声的容忍度； E、全局建模决策： 构建具有多头自注意力机制与位置编码的Transformer模型架构，通过嵌入层将原始输入映射为稠密向量后，再将位置编码信息注入序列，通过长程上下文建模捕捉震动信号的时空关联特性，使得模型在处理输入序列时，能够动态感知并整合序列中所有位置的信息，结合多层感知机实现从物理特征到分类决策的端到端映射； F、事件决策： 对模型进行训练，利用Transformer模型捕获全局环境，应用正向反馈网络增强Transformer模型的非线性表示能力，在多头注意力和前馈子层周围加入残差连接层和归一化层，以确保稳定的训练并促进梯度流动，输出事件决策分类结果，以0-4之间不同的数字表示五类运动目标。

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