中南大學劉業成獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉中南大學申請的專利基于深度學習的可控源電磁視電阻率曲線校正方法及系統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：CN120372168B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22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：202510828579.9，技術領域涉及：G06F18/10；該發明授權基于深度學習的可控源電磁視電阻率曲線校正方法及系統是由劉業成;李帝銓;胡艷芳;李富;王喆設計研發完成，并于2025-06-20向國家知識產權局提交的專利申請。
本基于深度學習的可控源電磁視電阻率曲線校正方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于深度學習的可控源電磁視電阻率曲線校正方法及系統，方法包括：通過波阻抗遞推理論生成N條視電阻率曲線，記為不含噪聲的視電阻率曲線；根據電磁噪聲影響規律在不含噪聲的視電阻率曲線上添加隨機噪聲，得到包含噪聲的視電阻率曲線；構建ResNet?Transformer網絡架構，將包含噪聲和與之對應的不含噪聲的視電阻率曲線分別作為訓練輸入輸出，訓練獲得視電阻率曲線校正模型；將實時采集的受噪聲影響的可控源電磁視電阻率曲線，輸入至視電阻率曲線校正模型以對輸入的視電阻率曲線進行校正，得到平滑的視電阻率曲線。本發明能夠有效校正受噪聲影響的可控源電磁視電阻率曲線，為后續反演解釋提供可靠的數據支持。
本發明授權基于深度學習的可控源電磁視電阻率曲線校正方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習的可控源電磁視電阻率曲線校正方法，其特征在于，包括： S1，通過波阻抗遞推理論生成N條視電阻率曲線，記為不含噪聲的視電阻率曲線； S2，根據電磁噪聲影響規律在不含噪聲的視電阻率曲線上添加隨機噪聲，得到包含噪聲的視電阻率曲線； S3，構建ResNet-Transformer網絡架構，將包含噪聲的視電阻率曲線作為訓練輸入，與之對應的不含噪聲的視電阻率曲線作為訓練輸出，訓練獲得視電阻率曲線校正模型； S4，將實時采集的受噪聲影響的可控源電磁視電阻率曲線，輸入至視電阻率曲線校正模型中，通過模型對輸入的視電阻率曲線進行校正，輸出得到平滑的視電阻率曲線。
如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中南大學，其通訊地址為：410083 湖南省長沙市岳麓區麓山南路932號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。
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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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