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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于变分自编码器和双向门控循环单元混合模型的磁异常检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：CN119577652B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411722214.X，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种基于变分自编码器和双向门控循环单元混合模型的磁异常检测方法是由王成栋;彭程飞;占万禹;侯鑫;陈勇设计研发完成，并于2024-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于变分自编码器和双向门控循环单元混合模型的磁异常检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于变分自编码器和双向门控循环单元VAE‑BiGRU混合模型的磁异常检测方法。该方法首先采集检测点的地磁背景信号，并进行带通滤波和标准化处理，形成训练数据集；然后构建VAE‑BiGRU混合模型，并用训练集的数据对VAE模型进行训练，得到隐变量数据，再利用隐变量数据对BiGRU模型进行训练；再将仿真磁异常信号和地磁背景信号结合起来，采用滑动窗口的方式，用训练好的VAE‑BiGRU模型确定磁异常检测阈值；待检测磁信号经过相同的带通滤波及标准化处理后，输入训练好的VAE‑BiGRU模型，根据模型输出的磁异常度判断待检测磁信号中是否存在磁异常。本发明构建的VAE‑BiGRU混合模型将VAE处理局部特征和BiGRU处理全局特征的优势结合起来，采用无监督的方式进行训练，在训练过程中不需要大量的磁异常数据样本，解决了模型训练时磁异常数据样本难以获取、正负样本不均衡的问题，可以提高磁异常检测的准确率。

本发明授权一种基于变分自编码器和双向门控循环单元混合模型的磁异常检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于变分自编码器和双向门控循环单元混合模型的磁异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：在检测点采集地磁背景信号，组成训练数据集； 步骤2：对采集的数据进行带通滤波处理，去除高频噪声和极低频噪声，然后再进行标准化处理，使数据均值为0，标准差为1； 步骤3：构建变分自编码器-双向门控循环单元VAE-BiGRU混合模型，其中变分自编码器VAE模型由编码器和解码器两部分组成；VAE编码器和解码器都由多层神经网络组成，编码器将原始样本数据X＝{x1,x2,x3...xn}通过多层神经网络逐渐降维，变成均值为μ、方差为σ2的低维隐变量数据，而解码器则通过多层神经网络将隐变量数据进行升维，还原为类似原始样本数据的生成样本数据 步骤4：利用经过步骤2处理后的训练集数据训练步骤3中的VAE模型； 步骤5：利用步骤4训练好的VAE编码器对步骤2处理后的训练集数据进行降维处理，得到隐变量数据Z＝{z1,z2,z3...zn}，然后再利用该隐变量数据对双向门控循环单元BiGRU模型进行训练； 步骤6：将步骤5训练好的BiGRU模型嵌入步骤4训练好的VAE模型中的编码器和解码器之间，构成VAE-BiGRU混合模型； 步骤7：根据磁偶极子理论模型产生仿真的磁异常信号，并将仿真磁异常信号和检测点实测的地磁背景信号混合起来形成半仿真磁异常信号； 步骤8：采用步骤6得到的VAE-BiGRU混合模型，利用步骤7产生的半仿真信号确定一个预测误差阈值； 步骤9：将待检测数据进行与步骤2相同的滤波和标准化处理； 步骤10：将步骤9处理后的待检测数据送入步骤6得到的VAE-BiGRU混合模型，若模型输出的磁异常度大于步骤8确定的预测误差阈值，则判断为待检测信号中存在磁异常，否则判断为待检测信号中不存在磁异常。

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