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摘 要:本发明提出一种基于UNet++的微地震有效信号识别方法及装置,所述方法包括:获取微地震原始信号集,并制作训练数据集;构造深度卷积生成对抗网络DCGAN,将所述训练数据集输入所述DCGAN网络中训练,通过生成器和判别器的相互作用生成与输入数据集相似度高的样本集,通过所述样本集对所述训练数据集进行扩充;将所述扩充后的训练数据集输入到端对端的UNet++网络中进行训练,得到训练好的UNet++网络模型;通过所述训练好的UNet++网络模型对待检测信号进行分类,获取有效信号初至点。本发明的方法可以实现对小样本数据集中的微地震信号进行有效检测,利用UNet++网络模型实现像素级的特征提取,提高检测精度。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201910694037.1 | 专利名称: | 基于UNet++的微地震有效信号识别方法及装置 |
申请日: | 2019-07-30 | 申请/专利权人 | 长江大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 湖北省荆州市荆州区南环路1号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F18/214搜分类 微 微生物采样 信号识别搜索 |
公开/公告日: | 2023-06-16 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN110619264B | 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) |
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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 |