一种基于变分自编码器和双向门控循环单元混合模型的磁异常检测方法

所属领域:磁异常检测、深度学习、变分自编码器、BiGRU、时序信号分析、it、计算机、高校研究院 · 已下证
一种基于变分自编码器和双向门控循环单元混合模型的磁异常检测方法发明专利
专利号202411722214X
专利类型发明专利
专利状态已下证
专利领域磁异常检测、深度学习、变分自编码器、BiGRU、时序信号分析、it、计算机、高校研究院
专利价格****
公开(公告)号202411722214X
IPC分类G06F18/2433(2023.01)I;G06N3/0442(2023.01)I;G06N3/0455(2023.01)I;G06F18/10(2023.01)I;G06N3/048(2023.01)I;G06F18/213(2023.01)I
申请日2024-11-28
公开日2025-10-17
申请人电子科技大学
发明人王成栋;彭程飞;占万禹;侯鑫;陈勇
专利权人电子科技大学
授权公告号CN119577652B
高企状态未报高企
缴费日期2026/12/28

专利摘要

本发明公开了一种基于变分自编码器和双向门控循环单元(VAE‑BiGRU)混合模型的磁异常检测方法。该方法首先采集检测点的地磁背景信号,并进行带通滤波和标准化处理,形成训练数据集;然后构建VAE‑BiGRU混合模型,并用训练集的数据对VAE模型进行训练,得到隐变量数据,再利用隐变量数据对BiGRU模型进行训练;再将仿真磁异常信号和地磁背景信号结合起来,采用滑动窗口的方式,用训练好的VAE‑BiGRU模型确定磁异常检测阈值;待检测磁信号经过相同的带通滤波及标准化处理后,输入训练好的VAE‑BiGRU模型,根据模型输出的磁异常度判断待检测磁信号中是否存在磁异常。本发明构建的VAE‑BiGRU混合模型将VAE处理局部特征和BiGRU处理全局特征的优势结合起来,采用无监督的方式进行训练,在训练过程中不需要大量的磁异常数据样本,解决了模型训练时磁异常数据样本难以获取、正负样本不均衡的问题,可以提高磁异常检测的准确率。


专利解读

《一种基于变分自编码器和双向门控循环单元混合模型的磁异常检测方法》是一发明专利,专利号为 202411722214X,当前法律状态为已下证,由电子科技大学提出申请,发明人为王成栋;彭程飞;占万禹;侯鑫;陈勇,申请日期为2024-11-28,公开(公告)日期为2025-10-17,国际专利分类号(IPC)为 G06F18/2433(2023.01)I;G06N3/0442(2023.01)I;G06N3/0455(2023.01)I;G06F18/10(2023.01)I;G06N3/048(2023.01)I;G06F18/213(2023.01)I,高新资质:未报高企,所属技术领域包括:磁异常检测、深度学习、变分自编码器、BiGRU、时序信号分析、it、计算机、高校研究院。该专利已下发证书,权利稳定,适合直接办理转让过户,是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更(过户)的一站式专利转让服务,专业顾问全程协助,确保交易合规、安全、高效。专利摘要:本发明公开了一种基于变分自编码器和双向门控循环单元(VAE‑BiGRU)混合模型的磁异常检测方法。该方法首先采集检测点的地磁背景信号,并进行带通滤波和标准化处理,形成训练数据集;然后构建VAE‑BiGRU混合模型,并用训练集的数据对VAE模型进行训练,得到隐变量数据,再利用隐变量数据对BiGRU模型进行训练;再将仿真磁异常信号和地磁背景信号结合起来,采用滑动窗口的方式,用训练好的VAE‑BiGRU模型确定磁异常检测阈值;待检测磁信号经过相同的带通滤波及标准化处理后,输入训练好的VAE‑BiGRU模型,根据模型输出的磁异常度判断待检测磁信号中是否存在磁异常。本发明构建的VAE‑BiGRU混合模型将VAE处理局部特征和BiGRU处理全局特征的优势结合起来,采用无监督的方式进行训练,在训练过程中不需要大量的磁异常数据样本,解决了模型训练时磁异常数据样本难以获取、正负样本不均衡的问题,可以提高磁异常检测的准确率。


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