[发明专利]基于无监督机器学习的海底滑坡危险性分析方法在审

专利信息
申请号: 202010361095.5 申请日: 2020-04-30
公开(公告)号: CN112036424A 公开(公告)日: 2020-12-04
发明(设计)人: 杜星;修宗祥;孙永福;宋玉鹏;周其坤;王振豪 申请(专利权)人: 自然资源部第一海洋研究所
主分类号: G06K9/62 分类号: G06K9/62;G06K9/54;G06N20/00
代理公司: 青岛中天汇智知识产权代理有限公司 37241 代理人: 王丹丹;万桂斌
地址: 266000 山*** 国省代码: 山东;37
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摘要: 发明公开一种基于无监督机器学习的海底滑坡危险性分析方法,以研究区水深、沉积物类型等多组地质环境参数为输入参数,并基于确定的核函数参数类型构建了海底滑坡危险性评价分析模型,通过对实际研究区输入参数进行分类处理,输入至所构建的无监督机器学习模型中,并通过分类及标签赋予,得到最终的海底滑坡危险性分析结果;本方案提供了可以在海底滑坡发生危险之前的危险性分析手段,能够对尚未产生海底滑坡的区域进行危险性评价和预测;可根据不同种类的地质参数进行评价,能够根据各类地质参数,快速、有效地对研究区进行海底滑坡危险性分区。
搜索关键词: 基于 监督 机器 学习 海底 滑坡 危险性 分析 方法
【主权项】:
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