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摘 要:本发明公开了一种基于深度学习的滑坡易发性评价方法,包括:选取滑坡易发性区域的多个滑坡影响因子,根据多个滑坡影响因子获取多个影响因子层,将多个影响因子层分别输入卷积神经网络CNN的不同通道,通过多通道加权卷积模块对提取的特征加权融合,通过层数自适应网络模块利用信息熵聚类法分类后进行层数自适应分类卷积,输出堆叠后的特征图,输入全连接层获得整合特征图,使用Softmax层对整合特征图进行概率回归,输出滑坡易发性评价结果。该方法以信息增益比对各因子层提取到的特征进行多通道加权,提高模型训练的收敛速度,针对对不同信息丰富程度的影响因子分类进行自适应层数的卷积运算,解决层数优选问题。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202111546000.8 | 专利名称: | 一种基于深度学习的滑坡易发性评价方法 |
申请日: | 2021-12-16 | 申请/专利权人 | 长安大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 陕西省西安市雁塔区南二环路中段 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06K9/62搜分类 深度学习 滑坡搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 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) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
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) |
解除代理委托书(需盖公章)一式两份(如专利通过代理机构申请) | 解除代理委托书(需签字)一式两份(如专利通过代理机构申请) | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
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 |
2022/08/09 | 授权 | |
2022/04/01 | 实质审查的生效 | IPC(主分类): G06K 9/62 专利申请号: 202111546000.8 申请日: 2021.12.16 |
2022/03/15 | 公开 |