专利信息登记表（供给方）

专利名称	v 基于轻量级多尺度自适应融合网络模型的岩性识别方法
专利类型	国内专利
申请号/专利号	CN202410249054.5
专利权人	燕山大学
申请日
授权日
公开（公告）号	CN117994665A
法律状态	已授权
行业分类	其他
战略性新兴产业分类	人工智能系统
意向价格	面议
权属人所属地域	河北省-秦皇岛市-市辖区
IPC分类	G06 计算、推算、计数
专利类别	发明
是否有PCT 选项
合作方式

专利摘要	本发明公开了基于轻量级多尺度自适应融合网络模型的岩性识别方法，属于地质勘探领域，包括：构建由数据多尺度预处理模块、多尺度自适应加权卷积神经网络模块、通道注意力模块和微调模块组成的轻量级多尺度自适应融合网络模型；采用数据多尺度预处理模块对采集的数据进行多尺度数据预处理；采用多尺度自适应加权卷积神经网络模块对预处理后的岩性数据进行多尺度自适应加权处理；采用通道注意力模块对多尺度生成的特征图进行动态组合；采用微调模块进一步优化模型的输出；采用动态焦点损失函数对模型进行训练；采用训练好的模型进行岩性识别。本发明有效的缓解了岩性数据的类不平衡问题，提高了岩性识别的准确率。

信息有效期

至

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