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申请/专利权人：中冶武勘工程技术有限公司
摘要：本发明提供一种基于卷积神经网络的地质勘察数据异常检测与修正系统及方法，该方法包括：整合多源地质勘察数据至统一格式，然后进行数据清洗、特征提取和数据标准化处理得到用于模型训练的数据集；设计并构建针对录入错误的卷积神经网络模型；利用所得数据集，采用监督学习方法训练构建的卷积神经网络模型；将测试集数据输入训练后的模型进行实时异常检测，并根据预设策略进行人工复核提示或自动数据修正；建立模型迭代与维护机制，根据人工复核反馈更新训练数据，持续监控模型性能并适时调整模型结构与参数。本发明通过深度学习技术和先进的数据处理算法，实现对地质勘察数据的高效、精准异常检测与智能修正，以提升数据质量和分析效率。
主权项：1.一种基于卷积神经网络的地质勘察数据异常检测与修正方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、整合多源地质勘察数据至统一格式，然后进行数据清洗、特征提取和数据标准化处理得到用于模型训练的数据集；步骤2、设计并构建针对录入错误的卷积神经网络模型；步骤3、利用步骤1所得数据集，采用监督学习方法训练步骤2构建的卷积神经网络模型；步骤4、将测试集数据输入步骤3训练后的模型进行实时异常检测，并根据预设策略进行人工复核提示或自动数据修正；步骤5、建立模型迭代与维护机制，根据人工复核反馈更新训练数据，持续监控模型性能并适时调整模型结构与参数。
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百度查询： 中冶武勘工程技术有限公司 一种基于卷积神经网络的地质勘察数据异常检测与修正系统及方法
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