[发明专利]一种基于多特征融合卷积神经网络的弱磁异常自适应探测方法在审
| 申请号： | 202210251788.8 | 申请日： | 2022-03-15 |
| 公开（公告）号： | CN114722860A | 公开（公告）日： | 2022-07-08 |
| 发明（设计）人： | 樊黎明;赵维娜;王惠刚;胡浩;杨龙飞 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学青岛研究院;西北工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G01V3/08 |
| 代理公司： | 西安凯多思知识产权代理事务所(普通合伙) 61290 | 代理人： | 刘新琼 |
| 地址： | 266200 山东省青*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于多特征融合卷积神经网络的弱磁异常自适应探测方法。分析目标产生的磁异常信息，选择希尔伯特边际谱、希尔伯特瞬时能量和小波系数作为磁异常的预处理特征信息，构建基于卷积神经网络的弱磁异常探测模型，通过磁异常数据的训练集和测试集，获得最优参数的感知模型，利用该模型实现对弱磁异常的探测。本发明能够通过磁异常的预处理特征信息使得输入卷积神经网络的输入信息具有更明确的物理含义，提升了神经网络的性能。同时采用多个特征信息对磁异常信号进行判断，降低了目标探测的虚警概率，提高探测精度，提升低信噪比下磁性目标的探测能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 特征 融合 卷积 神经网络 异常 自适应 探测 方法 | ||
【主权项】：
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