[发明专利]基于卷积神经网络的锚杆锚固密实度等级评定方法有效
| 申请号： | 201910980865.1 | 申请日： | 2019-10-16 |
| 公开（公告）号： | CN110826598B | 公开（公告）日： | 2022-09-02 |
| 发明（设计）人： | 冯子亮;侯明正;刘季亭;贺思睿;王开华;吴晋子;刘恒宇;李东璐;单强达 | 申请（专利权）人： | 四川大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G01N29/44;G01N29/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 610065 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于卷积神经网络的锚杆锚固密实度等级评定方法，通过声波反射法获取反射信号，通过对其进行归一化、平滑和对x方向修正等处理，得到规格化后的反射信号并绘制成波形图；根据数据长度建立不同的训练样本数据集和其波形图，使用人工方式获得分类标签，使用卷积神经网络训练获得相应的训练模型；在进行具体的分类时将本次测量的波形图输入到该分类模型中，进行一次正向计算，得到各分类概率，从而实现了锚杆锚固密实度的等级评定。该方法使用标准的卷积神经网络进行判定，具有稳定性好，现场适应性强、判定结果准确等特点，有较好的应用效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 锚固 密实 等级 评定 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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