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一种结合U-net网络和DenseNet网络的微地震有效信号检测方法

摘要

本发明提供了一种结合U‑net网络和DenseNet网络的微地震有效信号检测方法,包括:(1)生成原始数据集;(2)标定数据集;(3)构建MSNet网络;(4)调整网络参数;(5)信号学习后标定初至点。本发明还提供了一种结合U‑net网络和DenseNet网络的微地震有效信号检测系统,包括:原始数据集生成模块,数据集标定模块,MSNet网络构建模块,网络参数调整模块,学习后初至点标定模块。本发明基于U‑net网络对CNN网络在信号特征的学习和提取,结合所述DenseNet网络,达到进一步优化信号特征的学习和提取的目的。本发明在微地震监测中具有更深层次特征提取、更精细的信号分割的特点,可以广泛应用于地下状态监测领域。

著录项

  • 公开/公告号CN110210296A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-09-06

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 长江大学;

    申请/专利号CN201910336622.4

  • 申请日2019-04-25

  • 分类号G06K9/00(20060101);G06K9/62(20060101);G01V1/28(20060101);G01V1/30(20060101);

  • 代理机构42212 武汉河山金堂专利事务所(普通合伙);

  • 代理人陈懿;胡清堂

  • 地址 434023 湖北省荆州市荆州区南环路1号

  • 入库时间 2024-02-19 13:58:35

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-10-08

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/00 申请日:20190425

    实质审查的生效

  • 2019-09-06

    公开

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