【摘 要】
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基于卷积神经网络,对某尾矿区1997—2019年水平位移监测数据进行了方向自动识别。该法首先改进神经网络的卷积核并设计卷积-池化结构,然后将多年监测数据分类为训练集、验证集与测试集,并设置其构成比例与运行参数。实验结果表明,采用卷积神经网络模型进行尾矿区水平位移方向自动识别,具有较高的效率和精度,数据运行时间为636.5 s,识别相对精度为0.23%,该法不失为一种健壮性好、普适性强的水平位移方向
【机 构】
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广东省地质测绘院,广州市花都区地籍测量队
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基于卷积神经网络,对某尾矿区1997—2019年水平位移监测数据进行了方向自动识别。该法首先改进神经网络的卷积核并设计卷积-池化结构,然后将多年监测数据分类为训练集、验证集与测试集,并设置其构成比例与运行参数。实验结果表明,采用卷积神经网络模型进行尾矿区水平位移方向自动识别,具有较高的效率和精度,数据运行时间为636.5 s,识别相对精度为0.23%,该法不失为一种健壮性好、普适性强的水平位移方向识别新方法。
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