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龙图腾网恭喜电子科技大学申请的专利基于模糊聚类U型神经网络的微震到时拾取方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115097518B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210739445.6，技术领域涉及：G01V1/28；该发明授权基于模糊聚类U型神经网络的微震到时拾取方法是由王峣钧;陈柯宇;井霈;邱仟;兰志强;周军;高鹏设计研发完成，并于2022-06-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于模糊聚类U型神经网络的微震到时拾取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于模糊聚类U型神经网络的微震到时拾取方法，包括以下步骤：步骤1、对微震数据进行预处理：对原始微震数据进行切片，归一化得到微震序列；步骤2、数据扩增；步骤3、提取扩增后数据的特征峰度K、能量P和标准差Δ；步骤4、利用K、P、Δ三个特征通过FCM聚类算法自动制作微震信号的到时标签；步骤5、将扩增后的数据输入FC‑Net进行有监督训练；步骤6、训练好的FC‑Net网络模型对样本进行初至拾取。本发明利用FCM聚类方法制作到时标签，实现了标签制作自动化，能有效减少人为干扰因素，并且能够更好拟合信号波形，提升了标签标注的客观性和准确性，提高了微震信号拾取到时的识别率和精准率。

本发明授权基于模糊聚类U型神经网络的微震到时拾取方法在权利要求书中公布了：1.基于模糊聚类U型神经网络的微震到时拾取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、对微震数据进行预处理：对原始微震数据进行切片，并利用min-max方法进行归一化处理，得到微震序列；步骤2、数据扩增：随机产生移动尺度，将微震序列的数据进行整体左移或右移，为了保证移动之后的数据依旧为原来的尺寸，将左移或右移出的部分数据进行截断，并在数据右边或左边以0填充与阶段数据相同长度；步骤3、提取特征：提取扩增后数据的特征峰度K、能量P和标准差Δ；步骤4、制作标签：利用步骤3提取到的K、P、Δ三个特征，设置时窗长度参数，通过FCM聚类算法自动制作微震信号的到时标签；步骤5、训练模型：将扩增后的数据输入FC-Net进行有监督训练，epoch设为50，batch设为20；所述FC-Net网络模型从输入层到输出层上下总体共有六层，分为左右两个阶段，左半边为下采样阶段，右半边为上采样阶段；下采样阶段包括五个子模块，每个子模块包括一个卷积层和一个最大池化层，以提取数据特征和降低特征图分辨率并减少模型参数量；与下采样阶段相对称的上采样阶段同样也包含五个子模块，每个子模块包括一个卷积层和一个反卷积层，并与下采样阶段相同分辨率特征进行融合，以补充恢复特征；所有卷积层和反卷积层都使用了Dropout层以防止过拟合，采用ReLU非线性激活函数；经过下采样阶段提取特征，再经过上采样阶段恢复特征图至原始尺寸，采用Softmax层将输出转换成概率分布，得到微震事件到时的输出概率分布；步骤6、训练好的FC-Net网络模型对样本进行初至拾取并分析其性能，将拾取误差在20ms内的微震事件视为有效拾取事件并输出评估结果。

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