申请/专利权人：电子科技大学

申请日：2024-01-16

公开（公告）日：2024-03-26

公开（公告）号：CN117574245B

主分类号：G06F18/241

分类号：G06F18/241;G06F18/2433

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.26#授权;2024.03.08#实质审查的生效;2024.02.20#公开

摘要：本发明提供了一种应用于山地勘探的智能检波器指标自检方法及系统，方法通过检波器指标自检算法实现，在算法训练时，通过划分得到的目标检波器信号的指标评估表征向量预估目标检波器信号的状态检测结果，减小背景数据表征向量的负面作用，提升指标检测的可靠性，将训练样本的背景数据表征向量进行多背景整合，并生成相应的比较检波器信号，可以不用加入背景标签，使得样例更加多元化，从而基于训练样本与原始检测标记之间的差别结合训练样本的状态检测结果与比较检波器信号的状态检测结果之间的差别进行优化，可以提升表征向量抽取算子和指标检测算子的调优结果，换言之，能提升检波器指标自检算法进行指标检测时的可靠性。

主权项：1.一种应用于山地勘探的智能检波器指标自检方法，其特征在于，所述方法包括：获取多个检波器信号样例Sample1，以及各检波器信号样例Sample1中的目标指标数据的原始检测标记，所述原始检测标记用于标注目标指标数据为正常状态或异常状态；依据基础检波器指标自检算法中的表征向量抽取算子分别抽取所述各检波器信号样例Sample1的指标评估表征向量和所述各检波器信号样例Sample1的背景数据表征向量；所述指标评估表征向量用以表征评估目标指标数据为正常状态或异常状态的表征向量，所述背景数据表征向量用以表征造成对目标指标数据为正常状态或异常状态发生错误检测的表征向量；将任意一检波器信号样例Sample1的背景数据表征向量与所述多个检波器信号样例Sample1中其他检波器信号样例Sample1的背景数据表征向量进行多背景整合处理，得到所述任意一检波器信号样例Sample1的整合背景数据表征向量；通过所述任意一检波器信号样例Sample1的指标评估表征向量和整合背景数据表征向量，生成所述任意一检波器信号样例Sample1对应的比较检波器信号；依据所述表征向量抽取算子抽取所述任意一检波器信号样例Sample1对应的比较检波器信号的指标评估表征向量；依据所述基础检波器指标自检算法中的状态检测算子，分别对所述任意一检波器信号样例Sample1的指标评估表征向量和相应比较检波器信号的指标评估表征向量进行状态检测，得到所述任意一检波器信号样例Sample1的状态检测结果和对应的比较检波器信号的状态检测结果；通过所述各检波器信号样例Sample1的状态检测结果与对应的原始检测标记之间的差别、所述各检波器信号样例Sample1的状态检测结果与相应比较检波器信号的状态检测结果之间的差别，对所述表征向量抽取算子和所述状态检测算子进行优化，并通过优化后的表征向量抽取算子和优化后的状态检测算子生成检波器指标自检算法；所述检波器指标自检算法用于对拟执行指标检测的目标检波器信号进行指标检测。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 电子科技大学 一种应用于山地勘探的智能检波器指标自检方法及系统

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