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申请/专利权人：中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所;中国国家铁路集团有限公司
摘要：本发明属于灾害防治技术领域，涉及区域尺度下高势能泥石流识别方法、装置及电子设备。该方法包括：收集物源分布数据；确定物源敏感度评价因子；提取与高势能泥石流关联的特征参数；确定符合高势能泥石流得分的泥石流评分值得到高势能泥石流样本数据；构建神经网络模型，训练得到训练后的高势能泥石流识别神经网络模型；实时获取当前物源分布数据并进行预处理，提取特征参数；加载训练后的高势能泥石流识别神经网络模型，得到泥石流评分值作为高势能泥石流识别结果。本发明通过高势能泥石流识别神经网络模型，能够对区域尺度下的高势能泥石流进行快速、准确的识别，为降低泥石流灾害损失和泥石流防治等提供参考。
主权项：1.区域尺度下高势能泥石流识别方法，其特征在于，包括：收集物源分布数据，对物源分布数据进行预处理，包括对物源分布数据进行清洗与标准化处理；计算物源敏感度值，确定物源敏感度评价因子；根据物源敏感度评价因子提取与高势能泥石流关联的特征参数，构建特征参数数据集；计算各个流域的泥石流评分值，确定符合高势能泥石流得分的泥石流评分值得到高势能泥石流样本数据；构建神经网络模型，将与高势能泥石流关联的特征参数作为神经网络模型的输入，将高势能泥石流样本数据作为神经网络模型的输出，对神经网络模型进行训练，确定神经网络模型的结构参数，得到训练后的高势能泥石流识别神经网络模型；实时获取当前物源分布数据并进行预处理，根据物源敏感度评价因子提取当前物源分布数据与高势能泥石流关联的特征参数；加载训练后的高势能泥石流识别神经网络模型，将当前物源分布数据与高势能泥石流关联的特征参数输入高势能泥石流识别神经网络模型，得到泥石流评分值作为高势能泥石流识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所 中国国家铁路集团有限公司 区域尺度下高势能泥石流识别方法、装置及电子设备
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