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申请/专利权人：山东大学
摘要：本发明涉及不良地质识别技术领域，具体公开了一种基于知识与数据双驱动的地质异常识别方法及系统，方法包括：构建不良地质地物特征数据库；构建地质异常空间关系知识库；筛选出反映隧道前方不良地质存在的物探法反常指标集合；对反常指标集合进行词嵌入，得到反常指标矩阵；获取隧道开挖中阶段性揭露的不良地质空间信息，形成空间特征集合；对空间特征集合进行词嵌入，得到语义向量矩阵；对反常指标矩阵和语义向量矩阵分别进行特征提取，得到数据特征序列和知识特征序列；使用稀疏自动编码器对数据特征序列和知识特征序列进行特征融合，基于融合后的特征，利用分类器得到不良地质识别结果。本发明提高了隧道不良地质预报的可解释性。
主权项：1.一种基于知识与数据双驱动的地质异常识别方法，其特征在于，包括：获取隧道不良地质探测过程中产生的地球物理探测数据，构建不良地质地物特征数据库；获取地质学领域相关术语及各类术语之间的关系，同时获取地质异常体的形成因素，考虑不良地质类型、形成因素及两者关系，建立地质异常知识本体模型；获取大量关于不良地质形成发育过程的空间关联信息，结合地质异常知识本体模型，构建地质异常空间关系知识库；基于实际工程建设资料，从不良地质地物特征数据库中筛选出反映隧道前方不良地质存在的物探法反常指标集合；对反常指标集合进行词嵌入，得到反常指标矩阵；基于实际工程建设资料，获取隧道开挖中阶段性揭露的不良地质空间信息，获取其空间层面的关键地质文本；对所述关键地质文本进行分割，得到实体集合；对每个实体通过地质异常空间关系知识库进行概念检索，形成空间特征集合；对空间特征集合进行词嵌入，得到语义向量矩阵；对反常指标矩阵和语义向量矩阵分别进行特征提取，得到数据特征序列和知识特征序列；使用稀疏自动编码器对数据特征序列和知识特征序列进行特征融合，基于融合后的特征，利用分类器得到不良地质识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东大学 基于知识与数据双驱动的地质异常识别方法及系统
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