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基于机器学习的岩石破坏形态预测方法及系统

摘要

本公开提供了一种基于机器学习的岩石破坏形态预测方法及系统,包括:获取待岩石试样的相关数据;依据获取的相关数据和预设的岩石破坏形态预测模型,得到岩石试样变形破坏数据矩阵;其中,所述岩石破坏形态预测模型通过BP神经网络训练得到;根据岩石试样变形破坏数据矩阵,绘制岩石试样变形破坏图像,实现待预测岩石试样破坏形态的预测;本公开采用了机器学习中的BP神经网络模型,通过特定的预测参数进行预测,简化了参数选取,提高了预测效率;同时,预测结果以岩石试样变形破坏图像直接体现,实现了在高效率预测基础上,直接形象的体现岩石破坏形态结果的目的。

著录项

  • 公开/公告号CN114092767A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-02-25

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中国石油大学(华东);

    申请/专利号CN202111422430.9

  • 申请日2021-11-26

  • 分类号G06V10/774(20220101);G06K9/62(20220101);G06V10/82(20220101);G06Q10/04(20120101);G06Q50/08(20120101);G06Q10/00(20120101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构37221 济南圣达知识产权代理有限公司;

  • 代理人黄海丽

  • 地址 266580 山东省青岛市黄岛区长江西路66号

  • 入库时间 2023-06-19 14:15:58

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-03-15

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06V10/774 专利申请号:2021114224309 申请日:20211126

    实质审查的生效

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