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申请/专利权人：西北工业大学宁波研究院
摘要：本发明涉及一种基于全连接深度神经网络的地磁建模方法，针对现有地磁模型精度不高，球谐参数更新时间长的问题，本发明通过全连接深度神经网络、残差网络、遗传算法联合优化得到地磁场深度神经网络模型，解决了传统地磁模型精度低和传统全连接网络层数加深带来的梯度爆炸问题。
主权项：1.一种基于全连接深度神经网络的地磁建模方法，其特征在于，包括：步骤1.获取卫星磁测数据，并对卫星磁测数据进行预处理后划分训练集和测试集；步骤2.基于残差网络和全连接深度神经网络建立地磁场深度神经网络模型；所述地磁场深度神经网络模型包括依次连接的输入层、四个隐藏层和输出层，四个所述隐藏层依次连接，所述输入层与第一个隐藏层之间、第一个隐藏层和第二个隐藏层之间、第二个隐藏层与第三个隐藏层之间、第三个隐藏层与第四个隐藏层之间、第四个隐藏层与输出层之间的连接节点具有权重，对每个所述权重加入残差函数和批量归一化处理；并设计地磁场深度神经网络模型的超参数；步骤3.基于遗传算法的变异、交叉和选择优化地磁场深度神经网络模型的超参数；将优化后的超参数代入地磁场深度神经网络模型中；步骤4.将训练集输入步骤3中的地磁场深度神经网络模型进行训练；步骤5.将测试集输入训练后的地磁场深度神经网络模型中进行验证。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北工业大学宁波研究院 一种基于全连接深度神经网络的地磁建模方法
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