電子科技大學姚興苗獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉電子科技大學申請的專利一種基于知識約束的深度學習地震相識別方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116580239B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-08發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310565439.8，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權一種基于知識約束的深度學習地震相識別方法是由姚興苗;張祥燁;董月;郭翔宇;胡光岷設計研發完成，并于2023-05-19向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種基于知識約束的深度學習地震相識別方法在說明書摘要公布了：本發明公開一種基于知識約束的深度學習地震相識別方法，應用于人工智能與地球科學交叉領域，針對現有技術存在的無法實現在小樣本和地震反射特征薄弱條件下的地震相分割的問題；本發明通過將地震相知識圖譜G中所表征的地震相實體的信息通過地震相知識圖譜實體關系學習模型進行學習，最終得到各個地震相實體的知識圖譜實體表征向量V，然后利用標簽插值得到中間部分地震數據的空間約束，并將得到的地震相表征向量進行填充，得到地震數據的空間知識約束，最后將地震數據及其空間知識約束共同輸入深度學習網絡進行訓練，并用收斂后的模型進行地震相分割預測。
本發明授權一種基于知識約束的深度學習地震相識別方法在權利要求書中公布了：1.一種基于知識約束的深度學習地震相識別方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟一：由地質專家進行解釋得到每一張原始地震圖像對應的標簽，并根據Inline進行編號； 步驟二：構建地震相知識圖譜，具體的：采用“實體-關系-實體”結構的三元組對步驟一中已有標簽的地震圖像進行表征；主要分為兩個部分，地震相知識圖譜實體抽取、地震相知識圖譜關系抽取； 步驟三：采用圖嵌入模型通過學習相關地震相的屬性和關系，來獲得地震相表征向量； 步驟四：將步驟一中得到的標簽數據進行插值，得到每兩張標簽數據中間部分地震數據的地震相分布情況，然后將各類地震相的地震相表征向量填充形成空間知識約束特征圖； 步驟五：將原始地震圖像和空間知識約束特征圖組合作為深度語義分割網絡的輸入數據，基于損失函數，通過后向傳播算法訓練深度語義分割網絡； 步驟六：進行分割預測，在訓練完成的深度語義分割網絡中輸入所有原始地震圖像和各原始地震圖像對應的空間知識約束特征圖，來預測出原始地震圖像的分割結果圖。
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1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息，力求客觀、公正，但并不保證數據的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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