[发明专利]一种PRB数据深度学习地质图预测模型的处理方法在审
申请号: | 202011028574.1 | 申请日: | 2020-09-27 |
公开(公告)号: | CN112199886A | 公开(公告)日: | 2021-01-08 |
发明(设计)人: | 李超岭;刘畅;李丰丹;刘园园;孙钰;付偲;吕霞;汤建荣;唐振;施璐;林闽 | 申请(专利权)人: | 中国地质调查局发展研究中心 |
主分类号: | G06F30/27 | 分类号: | G06F30/27;G06K9/62;G06Q10/06;G06T11/40;G06T11/20 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 100037 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 本申请公开了一种PRB数据深度学习地质图预测模型的处理方法,包括:处理地质路线PRB数据标签数据,生成地质填图单位及岩性分类标签;根据不同预测空间分辨率要求,按照所述分类标签对地质专业数据和不同成像方式遥感数据进行处理,获得地质证据样本数据集;对地质证据样本数据集采用以标签点为中心的变距离二次采样,得到地质填图单位及岩性分类训练样本;基于所述地质填图单位及岩性分类训练样本,进行多模态数据中间层融合全连接地质图预测建模;按照地质图图例,地质填图单位新老关系输出预测地质图及各类预测精度指标统计评价数据。本发明的优点是:实现简单,最大化给出更优的地质图预测模型,提高地质图预测模型的精度和预测能力。 | ||
搜索关键词: | 一种 prb 数据 深度 学习 地质图 预测 模型 处理 方法 | ||
【主权项】:
暂无信息
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