[发明专利]基于全过程可视化的卷积神经网络微震监测波形识别方法在审
| 申请号： | 202110505683.6 | 申请日： | 2021-05-10 |
| 公开（公告）号： | CN113297929A | 公开（公告）日： | 2021-08-24 |
| 发明（设计）人： | 唐世斌;李佳明;李焜耀 | 申请（专利权）人： | 大连理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 大连智高专利事务所(特殊普通合伙) 21235 | 代理人： | 马庆朝 |
| 地址： | 116023 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 一种基于全过程可视化的卷积神经网络微震监测波形识别方法，属于岩体工程灾害智能监测领域。技术方案：构建训练所需要的数据集，人工标注单通道数据；将波形数据集随机划分为训练集、验证集以及测试集；将原始波形图片进行图像缩放、归一化、标准化及灰度化图像预处理操作；在Lenet网络中，用卷积层代替全连接层，增加激活层；在模型训练过程中采用随机梯度下降方法，增加批量归一化层；在模型中增加注意力机制，并对模型识别不同波形种类的过程进行可视化解释；有益效果：本发明实现全过程可视化，确定了输入尺寸为50*130、卷积核5*3为最佳改进模型框架，正确率达到了0.9768，相比原始模型提升了10.18％；无需降噪，无需画图，无需转化为时频图，实现端到端分类。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 全过程 可视化 卷积 神经网络 监测 波形 识别 方法 | ||
【主权项】：
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