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申请/专利权人：山东大学
摘要：本发明公开了一种基于随钻测试与TBM岩渣图像的围岩完整性识别方法及系统，包括：获取随钻参数数据并进行数据预处理；将预处理后的数据输入至训练好的围岩完整程度预测模型，得到第一围岩完整程度预测结果；获取岩渣图像信息并进行预处理；分别获取岩渣的形状特征和岩渣的粒径特征，将所述特征输入至分类器，得到第二围岩完整程度预测结果；将第一围岩完整程度预测结果和第二围岩完整程度预测结果进行加权表决的决策级融合，得到最终的围岩完整性识别结果。本发明实现了隧道围岩完整性识别的智能化，提高了识别的安全性和精准性。
主权项：1.一种基于随钻测试与TBM岩渣图像的围岩完整性识别方法，其特征在于，包括：获取随钻参数数据并进行数据预处理；将预处理后的数据输入至训练好的围岩完整程度预测模型，得到第一围岩完整程度预测结果；其中，所述围岩完整程度预测模型使用模型融合策略对至少两个深度神经网络进行融合；获取岩渣图像信息并进行预处理；分别获取岩渣的形状特征和岩渣的粒径特征，将所述特征输入至分类器，得到第二围岩完整程度预测结果；将所述第一围岩完整程度预测结果和第二围岩完整程度预测结果进行加权表决的决策级融合，得到最终的围岩完整性识别结果；其中，所述围岩完整程度预测模型使用模型融合策略对至少两个深度神经网络基模型进行融合，具体包括：将样本数据划分为训练集T和测试集W；先将训练集T按设定的百分比划分为T1和T2两部分；创建包含基模型A和基模型B的第一层模型，使用T1对基模型A和基模型B进行训练；训练后的基模型A和基模型B对T2进行测试得到新的训练集T’；训练后的基模型A和基模型B对测试集W进行测试得到新的测试集W’；创建包含模型C的第二层模型，使用新的训练集T’训练模型C，用训练后的C模型对新的测试集W’进行测试得到结果；最终得到训练好的围岩完整程度预测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东大学 基于随钻测试与TBM岩渣图像的围岩完整性识别方法及系统
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