[发明专利]自适应领域深度神经网络的地震预警方法有效
| 申请号： | 202010504041.X | 申请日： | 2020-06-05 |
| 公开（公告）号： | CN111667000B | 公开（公告）日： | 2023-02-07 |
| 发明（设计）人： | 程先琼 | 申请（专利权）人： | 成都理工大学 |
| 主分类号： | G06F18/241 | 分类号： | G06F18/241;G06F18/2415;G06F18/214;G06N3/045;G06N3/048;G06N3/047;G06N3/096;G06N3/084;G08B21/10 |
| 代理公司： | 成都市熠图知识产权代理有限公司 51290 | 代理人： | 邓昉 |
| 地址： | 610059 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种自适应领域深度神经网络的地震预警方法，主要用于识别地震信号与噪声，本方法将神经网络分为两部分，前五层为五个卷积层，属于神经网络中底层，后三层为全连接层。用源域的标签数据得到模型，再利用目标域少量的标签数据精调训练，得到前五层的权重参数矩阵、目标域大量的无标签数据进行最大均值差异学习得到后三层的权重参数矩阵，最终调整后的模型能提高地震信号与噪声的识别，从而有效消除实验室或者某个区域采集的地震记录漂移的影响，提高识别精度。本发明中神经网络可迁移特征学习既考虑了神经网络中底层具有提取源域与目标域的共性特征，又考虑了全连接层需调整自适应目标域数据，特别适合对地震记录的数据进行处理。 | ||
| 搜索关键词： | 自适应 领域 深度 神经网络 地震 预警 方法 | ||
【主权项】：
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