[发明专利]基于融合式神经网络的多磁性材料参数反演方法及系统在审
| 申请号： | 202111173625.4 | 申请日： | 2021-10-08 |
| 公开（公告）号： | CN113887137A | 公开（公告）日： | 2022-01-04 |
| 发明（设计）人： | 文无敌;张广豫;欧阳君;杨晓非;陈俊;李毅;胡家文 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军海军工程大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/04 |
| 代理公司： | 武汉蓝宝石专利代理事务所(特殊普通合伙) 42242 | 代理人： | 万畅 |
| 地址： | 430000 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明涉及基于融合式神经网络的多磁性材料参数反演方法及系统，其方法包括：获取待反演多磁性材料在静态无电流背景场下的多维磁场分量；将所述多维磁场分量输入到训练完成的卷积神经网络中，得到所述多维磁场分量的多个类别标签；将每个类别标签和多维磁场分量分别输入到训练完成的多个深层BP神经网络中，得到待反演多磁性材料的磁导率预测值。本发明通过融合卷积神经网络和多个深层BP神经网络，在减少神经网络参数量的同时，快速、高效的预测多磁性材料参数。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 融合 神经网络 磁性材料 参数 反演 方法 系统 | ||
【主权项】：
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