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申请/专利权人：成都大学

摘要：本申请提供一种基于人工智能的边坡地质灾害智能预警方法及系统，通过构建多个针对不同地质环境的基础边坡地质灾害决策网络，并利用相同的人工智能模型架构，各网络包含多层基础神经网络。通过逐层优化，针对每一层神经网络，在保持架构不变的情况下进行参数学习，生成参考神经网络层。若该层在所有地质环境下预测性能达标，则直接标记为目标层；若不达标，则融合所有地质环境下的同层神经网络，再学习生成目标层。最终，整合所有目标神经网络层形成目标决策网络，该网络能跨地质环境精准预测边坡地质灾害。通过多地质环境下的范例数据进行参数调优，确保目标网络的高精度与泛化能力，为边坡地质灾害预警提供智能化解决方案。

主权项：1.一种基于人工智能的边坡地质灾害智能预警方法，其特征在于，所述方法包括：获取多个地质环境下的基础边坡地质灾害决策网络，多个基础边坡地质灾害决策网络分别用于对各自对应的地质环境下的边坡地质影像流数据进行边坡地质灾害预测，所述多个基础边坡地质灾害决策网络采用同一个人工智能模型架构，每个基础边坡地质灾害决策网络包括x个基础神经网络层；针对第m个基础神经网络层，在锁定第m个基础神经网络层的人工智能模型架构不发生改变的条件下，对第m个基础神经网络层进行参数学习，生成第m个参考神经网络层，m不大于x；如果第m个参考神经网络层在所述多个地质环境下的预测性能参数均符合设定的预测性能条件，则将第m个参考神经网络层标记为第m个目标神经网络层；如果第m个参考神经网络层在一个或多个地质环境下的预测性能参数不符合设定的预测性能条件，则将所述多个基础边坡地质灾害决策网络中所有第m个基础神经网络层进行融合，对聚合后的第m个基础神经网络层进行参数学习，生成第m个目标神经网络层；输出目标边坡地质灾害决策网络，所述目标边坡地质灾害决策网络包括首个目标神经网络层至第x个目标神经网络层，所述目标边坡地质灾害决策网络用于对所述多个地质环境中任意一个地质环境下的边坡地质影像流数据进行边坡地质灾害预测；依据所述多个地质环境下的范例边坡地质影像流数据及范例边坡地质灾害标注数据，对所述目标边坡地质灾害决策网络进行参数学习，生成完成参数学习的目标边坡地质灾害决策网络。

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权利要求：

百度查询： 成都大学 基于人工智能的边坡地质灾害智能预警方法及系统