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申请/专利权人：北京联合大学
摘要：本发明是关于一种基于CINet网络模型的陷落柱识别方法、系统及终端设备。该方法包括：输入层使用K近邻多尺度超球方法对输入的地震数据进行处理；隐藏层使用三个不同的通道对处理后的地震数据进行特征提取，其中，通道一使用两个不同的残差模块进行交替对地震数据进行处理；通道二使用10层不同神经元数量的全连接层对地震数据进行处理；通道三使用不同的卷积层与池化层对地震数据进行处理；输出层通过一个神经元数量相同的Dense层将其各通道的数据维度进行统一合并，进行统一处理，输出陷落柱识别结果。本发明通过CINet网络模型可以从原始数据中学习到更加详细的特征信息，提高陷落柱的识别精度，对预防地质灾害的发生具有较好的指导作用。
主权项：1.一种基于CINet网络模型的陷落柱识别方法，其中，所述CINet网络模型具有输入层、输出层和隐藏层，其特征在于，所述方法包括：所述输入层使用K近邻多尺度超球方法对输入的地震数据进行处理；所述隐藏层使用三个不同的通道对处理后的地震数据进行特征提取，其中，通道一使用两个不同的残差模块进行交替对地震数据进行处理；通道二使用10层不同神经元数量的全连接层对地震数据进行处理；通道三使用不同的卷积层与池化层对地震数据进行处理；所述输出层通过一个神经元数量相同的Dense层将其各通道的数据维度进行统一合并，进行统一处理，输出陷落柱识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京联合大学 一种基于CINet网络模型的陷落柱识别方法、系统及终端设备
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