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摘要：本发明属于地球物理勘探技术领域，提供了一种基于多模态学习的隧道震‑电‑雷达联合反演与解析方法，对隧道地震波法、电法和雷达法的探测数据进行反演，得到对应的波速、电阻率和雷达的成像结果；针对电阻率和波速的成像结果，利用三维自适应卷积网络进行梯度特征提取，得到电阻率特征和波速特征；针对雷达的成像结果，利用多尺度雷达梯度数据提取网络进行特征无损提取，得到介电常数特征；引入注意力机制，对电阻率特征、波速特征和介电常数特征进行权重自适应分配，实现各参数梯度特征融合；基于融合后的特征，确定最终的判识结果。本发明有效融合了不同尺度形态的梯度特征信息，为深度学习联合反演提供了数据特征融合基础。
主权项：1.一种基于多模态学习的隧道震-电-雷达联合反演与解析方法，其特征是，包括以下步骤：获取隧道地震波法、电法和雷达法的探测数据；对隧道地震波法、电法和雷达法的探测数据进行反演，得到对应的波速、电阻率和雷达的成像结果；针对电阻率和波速的成像结果，利用三维自适应卷积网络进行梯度特征提取，得到电阻率特征和波速特征，所述三维自适应卷积网络的学习模式在考虑空间各方向偏移位置和网络训练权重的基础上，加入探测方向的权重自适应调整；针对雷达的成像结果，利用多尺度雷达梯度数据提取网络进行特征无损提取，得到介电常数特征，所述多尺度雷达梯度数据提取网络包括全连接与多尺度卷积结构，全连接结构对雷达数据剖面数和每个剖面的所有雷达数据的标记进行全连接操作，所述多尺度卷积结构引入不同膨胀率的空洞卷积，进行多尺度特征提取；引入注意力机制，对电阻率特征、波速特征和介电常数特征进行权重自适应分配，实现各参数梯度特征融合；基于融合后的特征，确定最终的判识结果。
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百度查询： 山东大学 川藏铁路有限公司 基于多模态学习的隧道震-电-雷达联合反演与解析方法
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