摘要
本发明公开了一种音频大地电磁法勘探数据分析方法,涉及物理勘探技术领域,方法包括:首先,采用一个内嵌了电磁场物理规律约束的深度神经网络,对原始时序数据进行智能解构,从源头上保障了净化后数据的物理真实性;其次,将数据驱动的反演建模与人机协同的主动学习相结合,通过智能提问与专家知识的量化反馈,引导地质模型向着不确定性降低的方向迭代收敛;最后,将勘探决策过程数学化为带风险考量的多目标优化问题,基于高可信度模型,为用户计算并呈现一系列在信息增益、成本与风险之间达到最优平衡的行动方案组合。本发明构建了一个能够全程管理不确定性并实现决策闭环的智能分析框架,显著提升了勘探决策的科学性与成功率。
技术关键词
电磁法勘探
数据分析方法
噪声分量
音频
物理勘探技术
数学
条件风险价值
可信度模型
时序
解码器架构
深度神经网络
人机协同
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