[发明专利]基于深度卷积神经网络的三阶段震相拾取方法有效
| 申请号： | 202110837608.X | 申请日： | 2021-07-23 |
| 公开（公告）号： | CN113568043B | 公开（公告）日： | 2022-05-24 |
| 发明（设计）人： | 籍多发;翟长海;陈有明;温卫平;王华洋 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工业大学 |
| 主分类号： | G01V1/28 | 分类号： | G01V1/28;G01V1/30;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 哈尔滨华夏松花江知识产权代理有限公司 23213 | 代理人： | 侯静 |
| 地址： | 150001 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 基于深度卷积神经网络的三阶段震相拾取方法，它为了解决目前震相拾取方法依赖于初始时窗选取、无法直接应用于连续地震动记录的问题。拾取方法：建立第一阶段的数据集；二、建立第一阶段的时窗检测网络，包括9层卷积层和1层全连接层；三、时窗检测网络训练；四、提取包含P波的时窗；五、建立第二阶段的数据集；六、建立第二阶段的P波震相拾取网络；七、P波震相拾取网络训练；八、P波到时预测；九、提取包含S波的时窗；十、建立第三阶段的数据集；十一、建立第三阶段的S波震相拾取网络；十二、S波震相拾取网络训练；十三、S波到时预测。本发明采用三阶段的方式，在每个阶段内单独训练深度卷积网络模型，提高了震相拾取的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 卷积 神经网络 阶段 拾取 方法 | ||
【主权项】：
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