[发明专利]基于人工神经网络的海底细粒土工程分类定名分析方法有效
| 申请号： | 202010361745.6 | 申请日： | 2020-04-30 |
| 公开（公告）号： | CN111612049B | 公开（公告）日： | 2023-10-13 |
| 发明（设计）人： | 杜星;孙永福;宋玉鹏;修宗祥;董立峰;宋丙辉 | 申请（专利权）人： | 自然资源部第一海洋研究所 |
| 主分类号： | G06F18/24 | 分类号： | G06F18/24;G06F18/214;G06N3/084;G06F18/20 |
| 代理公司： | 青岛汇智海纳知识产权代理有限公司 37335 | 代理人： | 王丹丹 |
| 地址： | 266000 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于人工神经网络的海底细粒土工程分类定名分析方法，包括以下步骤：1)获取海底沉积物工程分类数据，所述分类数据包括区域内已经具有的基于岩土工程勘察规范的沉积物工程分类定名数据；2)基于1)中获取的数据构建并训练海底沉积物工程分类神经网络模型；3)获得拟分类沉积物粒度数据输入神经网络模型实现海底沉积物工程分类分析；该分析方法操作简单，只依靠沉积物粒度数据即可实现工程定名分析；同时，可有效提高现有沉积分类数据的利用率和沉积物颗粒含量定名的准确率，大幅度地减小测量塑性指数时的人为操作误差、降低工程定名的复杂程度，也使建立的定名关系更为准确和科学，为海洋工程设施的建设以及科研提供重要的基础支撑和依据。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 人工 神经网络 海底 细粒 土工 分类 定名 分析 方法 | ||
【主权项】：
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