一种基于文本嵌入的岩石冻融损伤深度学习预测方法

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一种基于文本嵌入的岩石冻融损伤深度学习预测方法
申请号:CN202510971176
申请日期:2025-07-15
公开号:CN120470950A
公开日期:2025-08-12
类型:发明专利
摘要
本发明属于岩石冻融损伤预测技术领域,涉及一种基于文本嵌入的岩石冻融损伤深度学习预测方法,通过在深度学习模型中引入文本嵌入技术,将岩石冻融损伤实验数据与非结构化文本描述信息融合后,导入神经网络进行训练,显著提高岩石冻融损伤预测模型的准确性、泛化能力和信息利用效率。本发明预测方法包括收集数据,标准化数值型数据和嵌入非结构化文本数据,生成数据集,模型构建,超参数调整与优化,满足预设评价指标后保存最优模型并部署。本发明预测方法,解决了现有岩石冻融损伤模型不能利用非结构化文本信息、不能接受不均匀语义描述的问题,提高了数据利用效率并提升预测精度,还提高了操作便捷性和技术推广便利性。
技术关键词
深度学习预测 指数加权移动平均值 超参数 非结构化文本信息 生成数据集 损伤预测技术 深度学习模型 样本 高维向量空间 多头注意力机制 编码器模块 优化器 保留特征 矩阵 数值
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