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龍圖騰網(wǎng)獲悉電子科技大學(xué)申請的專利一種基于正交基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的磁異常檢測方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN115879053B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202211707599.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/2433；該發(fā)明授權(quán)一種基于正交基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的磁異常檢測方法是由王成棟;李勇;周家齊;雷廷宇;陳勇設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-12-29向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于正交基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的磁異常檢測方法在說明書摘要公布了：發(fā)明名稱一種基于正交基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的磁異常檢測方法摘要本發(fā)明公開了一種基于正交基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的磁異常檢測方法。本方法對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激活函數(shù)進行改進，將激活函數(shù)進行傅立葉級數(shù)展開，得到一組正交三角函數(shù)，以這些三角函數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱藏層各節(jié)點的激活函數(shù)，構(gòu)成傅立葉正交基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。然后對磁信號進行正交基函數(shù)分解，得到信號在三組正交基上的分解系數(shù)。將三組分解系數(shù)分別作為三個傳里葉正交基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，訓(xùn)練得到三個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，作為三個弱分類器，再將三個弱分類器的輸出進行融合，從而得到一個強分類器，最后根據(jù)強分類器的輸出來判斷是否存在磁異常。本方法在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練時收斂速度快，模型訓(xùn)練時間短，能避免陷入局部最優(yōu)，具有較高的檢測準(zhǔn)確率。

本發(fā)明授權(quán)一種基于正交基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的磁異常檢測方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于正交基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的磁異常檢測方法，其特征在于，實現(xiàn)步驟如下： 步驟1：生成訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)集，首先根據(jù)磁偶極子理論模型生成不同情況下的理想磁異常信號，包括鐵磁目標(biāo)在不同CPA距離、不同運動速度情況下的磁異常信號；然后采集檢測地點不同時間段的純地磁背景信號，將理想磁異常信號與純地磁背景信號相加，得到含地磁噪聲的磁異常信號；再為每組數(shù)據(jù)加入標(biāo)簽，含噪磁異常信號的數(shù)據(jù)標(biāo)簽設(shè)置為1，純地磁背景信號的數(shù)據(jù)標(biāo)簽設(shè)置為0，以含噪磁異常信號和純地磁背景信號構(gòu)建用于訓(xùn)練正交基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)集； 步驟2：對信號進行預(yù)處理，采用小波分解和重構(gòu)的方法進行帶通濾波，去掉均值和趨勢項，再對濾波后的信號進行正交基函數(shù)OBF分解，得到每組信號在三個正交基上的分解系數(shù)； 步驟3：將步驟1得到的數(shù)據(jù)都進行步驟2所述的處理，然后把每個正交基對應(yīng)的分解系數(shù)歸為一類形成一個數(shù)據(jù)集，三個正交基就形成三個數(shù)據(jù)集，分別稱為alpha1、alpha2和alpha3； 步驟4：構(gòu)建傅立葉正交基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)為三層結(jié)構(gòu)，分別為輸入層、隱藏層和輸出層，其中隱藏層包含n個節(jié)點，每個節(jié)點的激活函數(shù)都為正交的三角基函數(shù)；輸入層和隱藏層之間的權(quán)值都為1，隱藏層和輸出層之間的權(quán)值通過訓(xùn)練得到，輸出層經(jīng)過激活函數(shù)以后的值作為檢測結(jié)果，輸出1表示存在磁異常，輸出0表示不存在磁異常；分別將步驟3中得到的數(shù)據(jù)集alpha1、alpha2和alpha3及其標(biāo)簽作為正交基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入和輸出進行訓(xùn)練，通過預(yù)期結(jié)果誤差值反饋修改隱藏層和輸出層之間的連接權(quán)值，由此得到三組分解系數(shù)對應(yīng)的三個弱分類器模型h1、h2和h3；然后將三個弱分類器的輸出進行融合，得到一個強分類器H； 步驟5：將需檢測的磁信號數(shù)據(jù)首先進行步驟2所述的預(yù)處理，然后將對應(yīng)的三個分解系數(shù)分別作為三個弱分類器模型的輸入，得到三個弱分類器的輸出，最后再根據(jù)強分類器H的輸出判斷是否存在磁異常，當(dāng)H的輸出大于閾值時表示存在磁異常信號，小于閾值時表示不存在磁異常信號。

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