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摘 要:本发明提供了一种基于成矿规律构建深度学习损失函数的方法,具体包括:选取与热液型矿床相关的控矿要素,制作缓冲区;分别统计落在各层缓冲区上的矿床数,构建矿床的空间分布密度与矿床离控矿要素的距离之间的幂律函数;不同缓冲区赋予不同权重,即离控矿要素越近的区域,成矿的潜力越大,权重越大;对研究区中出现物理不一致性预测的位置设置不同程度的误差惩罚项,离控矿要素越近的区域,设置较小的误差惩罚项,构建基于物理约束的损失函数,实现深度学习软约束。本发明既可提高矿致异常提取和矿产资源定量预测的成效,又可提升深度学习模型的可解释性。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202110449878.3 | 专利名称: | 一种基于成矿规律构建深度学习损失函数的方法 |
申请日: | 2021-04-25 | 申请/专利权人 | 中国地质大学(武汉) |
专利类型: | 发明 | 地址: | 湖北省武汉市洪山区鲁磨路388号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F30/27搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 2022-08-30 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN113191076B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |