恭喜东南大学黄永明获国家专利权
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龙图腾网恭喜东南大学申请的专利一种基于TEC、电磁数据以及地震事件融合分析的震前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：CN116736366B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202310442354.0，技术领域涉及：G01V1/01；该发明授权一种基于TEC、电磁数据以及地震事件融合分析的震前异常检测方法是由黄永明;孟一恒;徐邦杰;阙名毅设计研发完成，并于2023-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于TEC、电磁数据以及地震事件融合分析的震前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TEC、电磁数据以及地震事件融合分析的震前异常检测方法，并且为了充分考虑地震震例在时间尺度上的影响，将点处理算法与神经网络融合，将地震震例因素与震前异常物理量进行融合。首先分别提出卫星TEC，卫星电磁信号以及地震事件的特征提取层，三者的融合层以及输出层。最终使用多地震例进行预测，预测结果表明物理量和震例的相互结合可以以较高的准度预测其地震事件异常。最终表明经过特征融合后其震前异常比指标增加了2％‑5％。
本发明授权一种基于TEC、电磁数据以及地震事件融合分析的震前异常检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于TEC、电磁数据以及地震事件融合分析的震前异常检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1：分别根据TEC，电磁数据，地震震例的数据特征构建TEC神经网络，电磁神经网，地震震例神经网络；步骤2：构建神经网络的融合层以及输出层；步骤3：对于给定地区内的地震震前异常检测，首先单独训练地震震例特征提取层参数，在该地区的参数训练完成后，冻结此部分参数作为该地的区域性特征；步骤4：将步骤1处理后的数据送入步骤2构建的网络，以获得当前时刻发生地震的概率值；所述步骤2中，框架的融合层以及输出层为：对于TEC以及电磁信号的融合采用全连接层先将两者的维度统一，之后使用拼接的方式将两者的数据进行融合，对于其融合结果与地震事件的融合，地震事件由于采用迁移学习的方式，因此需要使用全连接层对该网络进行特征化，并且将其尺度变为与TEC和电磁信号一致的尺度，使用累加的方式融合其对TEC以及电磁信号的影响，最终的输出采用全连接的方式将输出维度降至一维并使用softmax激活函数调整输出。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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