专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种基于主成分分析的接收函数快速去噪方法-CN202210965370.3在审
  • 陈昊;李红星;倪然;朱敏;汪舒妍 - 东华理工大学
  • 2022-08-12 - 2022-12-02 - G01V1/16
  • 本发明涉及一种基于主成分分析的接收函数快速去噪方法,利用预处理方法获取远震接收数矩阵,对该矩阵进行协方差矩阵变换,使得原有接收函数信号能量沿协方差方阵对角线分布,对协方差矩阵进行特征值分解,获取特征值和特征向量,将特征值从大到小进行排列,并对应调换特征向量位置;选取部分特征向量组成主成分,利用主成分对原始接收函数进行重构,求取重构后的矩阵和原始矩阵的相关系数,判断相关系数是否满足阈值设定要求,达到要求后将当前重构矩阵作为最终去噪后的接收函数输出。本方法有效改善了短周期地震计采集的数据提取接收函数后数据质量差、信号不稳定等问题,该方法通过了数值模拟测试和实际数据验证,均达到较为理想的去噪效果。
  • 一种基于成分分析接收函数快速方法
  • [发明专利]一种基于多任务机器学习的莫霍面结构预测方法-CN202210965365.2在审
  • 陈昊;李红星;倪然;朱敏;汪舒妍 - 东华理工大学
  • 2022-08-12 - 2022-11-11 - G06T7/00
  • 本发明涉及一种基于多任务机器学习的莫霍面结构预测方法,包括如下步骤:S1、利用基于卷积神经网络的样式迁移技术从真实数据中学习噪声特征,将真实接收函数噪声样式迁移至模拟数据中,从而生成带噪声的模拟数据集;S2、利用基于应参数共享的多任务卷积神经网络完成预测模型训练,得到可以预测单台下方莫霍面结构的预测模型,其中莫霍面结构包括深度、走向、下倾角;S3、利用加速贝克曼与阈值迭代方法对缺失的方位角的实际预测数据中进行重建;S4、对单台的莫霍面结构进行预测。该方法改变传统思路和处理流程,结合深度神经网络,通过清晰、简洁的流程化的策略,实现了对地球深部莫霍面的准确预测。
  • 一种基于任务机器学习莫霍面结构预测方法

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