[发明专利]基于卷积神经网络的重力异常反演方法、系统、终端及介质在审
| 申请号： | 202110795669.4 | 申请日： | 2021-07-14 |
| 公开（公告）号： | CN113552646A | 公开（公告）日： | 2021-10-26 |
| 发明（设计）人： | 熊杰;王蓉;薛瑞洁 | 申请（专利权）人： | 长江大学 |
| 主分类号： | G01V7/06 | 分类号： | G01V7/06;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京金智普华知识产权代理有限公司 11401 | 代理人： | 张晓博 |
| 地址： | 434100*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明属于地球物理反演技术领域，公开了一种基于卷积神经网络的重力异常反演方法，构建不同形状的二维密度模型，进行正演得到重力异常数据，基于得到的重力异常数据构建样本数据集；构建重力异常反演网络即AlexNet‑Gra；并对构建的样本数据集进行预处理以及划分；利用处理后的样本数据集训练、优化、验证构建的AlexNet‑Gra网络，得到训练好的AlexNet‑Gra网络；将重力异常数据输入到训练好的AlexNet‑Gra网络，即可得到反演结果。本发明通过设计成不同形状的模型通过正演得到大量数据后，可以准确的反演出重力异常体的位置和密度，能有效解决重力异常反演问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 重力 异常 反演 方法 系统 终端 介质 | ||
【主权项】：
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