[发明专利]一种基于深度学习的多点地质统计建模参数优选方法在审
| 申请号： | 202110291757.0 | 申请日： | 2021-03-18 |
| 公开（公告）号： | CN112906305A | 公开（公告）日： | 2021-06-04 |
| 发明（设计）人： | 喻思羽;李少华;周传友;王军;段太忠;何贤科 | 申请（专利权）人： | 长江大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F119/02 |
| 代理公司： | 武汉开元知识产权代理有限公司 42104 | 代理人： | 陈家安 |
| 地址： | 430100 湖北省*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的多点地质统计建模参数优选方法，结合多点地质统计模型特征与建模参数的相关性认识——以多点地质统计学的数据样板尺寸为例，随着样板尺寸增加，模型与训练图像的形态视觉特征越来越相似，基于深度学习对基于(有序)建模参数集的多点地质统计随机模型的图像添加建模参数分类标签，进而实现基于建模参数的模型分类的训练学习、识别率检验，建立随机模型类别与建模参数的对应判别关系，选取低于给定识别率阈值的建模参数作为优选参数。相比传统人工视觉判别方法，本发明可以高效客观地优选多点地质统计建模参数。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 多点 地质 统计 建模 参数 优选 方法 | ||
【主权项】：
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