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申请/专利权人：广州海洋地质调查局三亚南海地质研究所

摘要：本发明公开了一种微体古生物沉积环境识别方法、装置、设备及介质，方法包括：获取目标工区的微体古生物样品的形态特征参数矩阵；将形态特征参数矩阵输入预设的机器学习模型进行识别处理，得到第一种类概率矩阵；基于第一种类概率矩阵构建得到表征微体古生物样品中各个种类的微体古生物的比例的第一列向量；根据第一列向量，利用微体古生物的成果资料匹配确定目标工区的沉积相。本发明实施例将微体古生物及其沉积环境基于机器学习实现逻辑集成，能够避免人工识别由于主观因素影响导致的准确性不稳定的问题，本发明实施例能够准确进行微体古生物沉积环境识别，可广泛应用于数据处理技术领域。

主权项：1.一种微体古生物沉积环境识别方法，其特征在于，包括以下步骤：获取目标工区的微体古生物样品的形态特征参数矩阵；其中，所述形态特征参数矩阵表征所述微体古生物样品中每个微体古生物所有形态特征的参数组合；将所述形态特征参数矩阵输入预设的机器学习模型进行识别处理，得到第一种类概率矩阵；其中，所述第一种类概率矩阵表征所述微体古生物样品中每个微体古生物属于各个微体古生物种类的种类概率；所述机器学习模型包括输入层、隐藏层和输出层，所述输入层的神经元数基于所述形态特征的种类数确定，所述输出层的神经元数基于所述微体古生物种类的数量确定，所述机器学习模型基于已标注种类概率的形态特征数据训练得到；基于所述第一种类概率矩阵构建得到表征所述微体古生物样品中各个种类的微体古生物的比例的第一列向量；根据所述第一列向量，利用微体古生物的成果资料匹配确定所述目标工区的沉积相；其中，所述成果资料包括每种沉积相包括的各个种类的微体古生物的数量；所述成果资料还包括不同数据来源的沉积相名称及其沉积相对应的每个种类的微体古生物的数量；所述根据所述第一列向量，利用微体古生物的成果资料匹配确定所述目标工区的沉积相，包括以下步骤：基于所述成果资料构建得到第二列向量和列矩阵；所述第二列向量的表达式为： ，式中，a表示第二列向量；表示第个数据来源的沉积相名称；所述列矩阵的表达式为： ，式中，b表示列矩阵；表示第个数据来源的沉积相中包括的第个微体古生物种类的微体古生物的数量；利用余弦相似度计算方法，将所述第一列向量依次与所述列矩阵中每一行的行向量进行相似度计算，得到所述第一列向量与所述列矩阵中每一行的行向量的相似度；基于所述相似度的最大值对应的行数从所述第二列向量获取对应的所述沉积相名称确定所述目标工区的沉积相。

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