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申请/专利权人：吉林大学
摘要：本发明涉及一种磁梯度张量场探测数据误差识别与标注方法，包括基于误差数据集正演模型获取各种影响因素下磁梯度张量探测数据，求解差异度张量并进行预处理，划分训练集和测试集；构建SwinTransformer误差识别网络；将训练集送入网络进行训练；使用训练好的模型进行磁梯度张量探测数据误差识别，评价识别结果；使用基于梯度分析方法完成误差识别结果标注。本发明误差识别方法兼具科学性和工程实用性，通过定量识别方法可以给出一次探测实验的多种影响因素占比；能够分辨误差表达式相似的误差因素，识别精度更高；基于梯度分析方法，能够以可视化的形式标注误差位置，可解释性提高，为工程实验人员提供更好的参考依据。
主权项：1.一种磁梯度张量场探测数据误差识别与标注方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、基于误差数据集正演模型获取各种影响因素下磁梯度张量探测数据，求解差异度张量并进行预处理，划分训练集和测试集；步骤S2、构建SwinTransformer误差识别网络，所述SwinTransformer误差识别网络由一个张量分割模块、一个位置信息编码模块、四个SwinTransformer识别模块和一个误差判别模块组成；所述张量分割模块能够将差异度张量分割为固定大小的模块deviationpatch，将每个deviationpatch投影为固定长度的向量送入后续模块；所述位置信息编码模块位置编码由全连接神经网络实现，用于将此时维度为H4×W4×16的张量投影到任一维度C，将patchtoken维度转换为H4×W4×C后送入后续模块；所述误差判别模块包括全局平均池化层和全连接层，先获取第四SwinTransformer识别模块的输出，随后为误差识别任务的每个类别分别生成一张特征图，再取每个特征图的平均值，并将结果输入到全连接层中，得到一组一维向量，用来作为误差识别的目标预测值；步骤S3、将训练集送入网络进行训练；步骤S4、使用训练好的模型进行磁梯度张量探测数据误差识别，评价识别结果；步骤S5、使用基于梯度分析方法完成误差识别结果标注。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 吉林大学 一种磁梯度张量场探测数据误差识别与标注方法
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