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龙图腾网恭喜吉林大学申请的专利一种基于CDIL-CNN与卷积注意力机制结合的地震事件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：CN119439236B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202510046722.9，技术领域涉及：G01V1/01；该发明授权一种基于CDIL-CNN与卷积注意力机制结合的地震事件检测方法是由王俊秋;张佳恒;孙巍;段学瑾设计研发完成，并于2025-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于CDIL-CNN与卷积注意力机制结合的地震事件检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及地震事件检测技术领域，为一种基于CDIL‑CNN与卷积注意力机制结合的地震事件检测方法，包括：采用三分量地震数据集，构建网络模型，网络模型包括卷积组合模块、信息融合模块、卷积注意力模块、展平层、第一全连接层、第三激励层、随机隐藏神经元层、第二全连接层、第四激励层；卷积组合模块共有三个，利用圆形扩张卷积模块进行扩张卷积运算，分别对三个分量地震数据进行特征提取。信息融合模块将卷积组合模块的输出依据最小均方误差函数进行加权平均计算，获得初步检测结果；卷积注意力模块进行权重调整。本发明通过网络训练后无需进行人工标注和修改参数与阈值，可以高效、准确地完成地震事件检测。

本发明授权一种基于CDIL-CNN与卷积注意力机制结合的地震事件检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于CDIL-CNN与卷积注意力机制结合的地震事件检测方法，其特征在于，包括：S1：采用三分量地震数据样本，进行归一化处理，并对每个三分量地震数据样本的长序列地震波形数据依据波至时刻和波至结束时刻进行噪声和地震事件标注后，分为训练集和测试集；S2：构建网络模型，所述网络模型从输入到输出依次包括卷积组合模块、信息融合模块、卷积注意力模块、展平层、第一全连接层、第三激励层、随机隐藏神经元层、第二全连接层、第四激励层；所述卷积组合模块为三组，每组包括圆形扩张卷积模块、第一激励层、批量归一化层、第二激励层和最大池化层：其中，随机隐藏神经元层概率选择为0.4，每组中的圆形扩张卷积模块包括4层圆形扩张卷积层进行扩张卷积运算，三组中的圆形扩张卷积模块分别完成三分量地震数据的特征提取；所述信息融合模块采用均方误差函数作为权重调整函数，用于得到一个初步检测结果；卷积注意力模块根据具有相同波至时刻和结束时刻的三分量地震数据三个分量信号的信噪比、信息融合模块的输出的初步检测结果以及地震事件标注的标签真实值对不同分量信号的信噪比进行权重调整；S3：采用S1中的训练集训练网络模型，训练完成后，保存网络模型，采用测试集进行测试后，将需要处理的三分量地震数据输入到训练好的网络模型模型中进行地震事件检测，输出为地震事件的检测结果。

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