近日，中国地质科学院地质力学研究所突破性地提出了“一种基于混合深度神经网络的微地震P波初至拾取方法”，有效解决了传统方法在复杂地质条件下特征提取能力不足与计算效率低下等瓶颈问题，成功实现了微地震信号智能化处理的技术革新。 　　该拾取方法将检测微地震P波初至的问题......

“寻找技术路径时，我们都快魔怔了。” 　　功夫不负有心人。经过数十次的验证，团队通过数据降维、分类提取多源找矿信息，选定了利用神经网络、集成学习和深度学习组合的技术路径，开展典型矿床中各数据之间的监督学习，分析数据间的关联关系，建立起具有代表性的数字找矿模型，探索......

变形量及精度补偿量。正是每一个环节的精细化落实，建造团队实现了整个箱式钻台的成功搭建。 　　层层敷设电缆线路 　　电缆好比船舶的“神经网络”，控制着全船的所有“运动”。“梦想”号敷设的电缆长度约1200公里，是同等大小的箱散船的10倍以上。此外，主船体被分为3个巨型总段，在......

底摄像资料对深海多金属结核的分布及丰度的调查分析发挥着关键作用。该软件针对海底摄像获取的图片及视频资料，利用已训练完成的深度卷积神经网络对图像及视频中海底多金属结核进行识别，并实时显示结核的数量，该软件集成的算法模型无需经过再次训练即能完成不同海洋深度下大规模海底......

　　近日，自然资源部中国地质调查局青岛海洋地质研究所自主研发的“基于阶梯型多尺度卷积神经网络的非均匀噪声去除方法”获得国家发明专利授权（专利号：ZL202210410265.3）。 　　在常规影像采集系统中，受硬件、环境影响，图像中易存在多种形状与尺度的非均匀噪声，如包含条带噪声......

明专利公布了一种非接触式表面变形定量监测预警方法及监测系统，核心技术是通过滑轨、数字高清摄像头，组建双目视觉系统，基于深度学习的神经网络，实现从人工视频监控到计算机视觉测量的技术提升。 　　该发明专利有效提升了监测技术的智能化水平，降低了人工工作强度，解决了接触式测......

资源勘探开发现状及其对中国的启示 　　李玉宏;李济远;周俊林;吕鹏瑞;张强;张宇轩;贺政阳 　　2022, 55 (03): 233-240 　　3 　　基于BP神经网络的区域滑坡易发性评价 　　张林梵;王佳运;张茂省;陈社斌;王涛 　　2022, 55 (02): 260-270 　　4 　　基于加权信息量法的黄土滑坡易发性评......

和高精准定位的应用需求，提出了深度学习地质填图（成图）技术方法。此次获专利授权的核心技术体现在多模态数据多个共享特征融合层的深度神经网络地质图生成模型架构，其优势是能够通过多类型遥感以及地球物理、地球化学等数据进行高维特征的多层次融合，提升识别分类或预测的准确性；......

为了解决这一问题，地质力学研究所地球科学数据中心研究团队经过大量的探索和实践，提出了一种引入概率分布和不确定性度量的贝叶斯型深度神经网络智能识别方法来解决这一问题，并于近日获得了美国发明专利授权。该方法不仅能解决识别问题，还能量化识别结果的不确定性，从而得到更为准......

应用实例，并指导学员利用SDM软件处理自己的数据,完成对一定区域的资源潜力评价工作。SDM软件实现了模糊逻辑法、证据权法、罗吉斯回归和神经网络（RBFLN、PNN、FUZ）等多种空间分析方法。国土资源部高咨询中心李裕伟研究员担任整个培训的全程翻译及中文培训老师。   &n......