[发明专利]基于深度神经网络的声发射初至信号分类与识别方法有效
| 申请号： | 202110403214.3 | 申请日： | 2021-04-15 |
| 公开（公告）号： | CN112801073B | 公开（公告）日： | 2021-11-16 |
| 发明（设计）人： | 马孜卓;王一博;薛清峰;常旭 | 申请（专利权）人： | 中国科学院地质与地球物理研究所 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京载博知识产权代理事务所(普通合伙) 11116 | 代理人： | 庄益利 |
| 地址： | 100029 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于深度神经网络的声发射初至信号分类与识别方法，该方法包括以下步骤：S1、对采集得到的声发射原始数据进行清洗处理；S2、对声发射原始数据进行预处理，并将预处理后的数据分为主动源数据、被动源数据及噪声数据三类，定义数据类型作为标签信息；S3、进行多层神经网络模型构建与训练；S4、向训练完毕的神经网络模型中输入全新声发射数据，及对应的标签，实现发射信号的识别与分类。有益效果：通过神经网络模型对不同类型数据的波形特征进行学习；输出不同类型数据的标签，从而实现连续声发射数据有效声发射信号与噪声的区分，主动源信号与被动源信号波形的识别与分类，进而大大提高声发射信号识别与分类的效率与精确度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 神经网络 声发 射初至 信号 分类 识别 方法 | ||
【主权项】：
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