【摘 要】
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传统人工识别沉积岩岩心薄片岩性的方法,需要大量的专业人员,耗时耗力,且鉴定结果也受个人感官认识、主观性等诸多因素影响.为此,提出了基于生成对抗网络的岩心薄片岩性智能识别方法:首先利用岩心薄片数据对生成的对抗模型进行对抗训练;然后用训练好的生成器生成模拟图像扩充数据集,扩充原始岩心薄片图像数据集,增加数据集的多样性,可以提高模型预测精度;再将判别器卷积层参数迁移至岩心薄片的岩性识别模型中,保留判别器提取的岩心薄片特征;最后训练模型中2个全连接层和softmax分类层,建立岩心薄片岩性识别模型.“WGAN+判
【机 构】
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长江大学计算机科学学院,湖北荆州434023
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传统人工识别沉积岩岩心薄片岩性的方法,需要大量的专业人员,耗时耗力,且鉴定结果也受个人感官认识、主观性等诸多因素影响.为此,提出了基于生成对抗网络的岩心薄片岩性智能识别方法:首先利用岩心薄片数据对生成的对抗模型进行对抗训练;然后用训练好的生成器生成模拟图像扩充数据集,扩充原始岩心薄片图像数据集,增加数据集的多样性,可以提高模型预测精度;再将判别器卷积层参数迁移至岩心薄片的岩性识别模型中,保留判别器提取的岩心薄片特征;最后训练模型中2个全连接层和softmax分类层,建立岩心薄片岩性识别模型.“WGAN+判别器参数迁移”的岩心薄片岩性识别方法进一步提高了岩性识别准确率.该模型可以智能识别出岩心薄片的岩性,实现对沉积岩岩性的智能分类.通过实验数据对比分析,该模型的准确率达到了94.93％,优于传统方法,具有较强的实践应用价值.
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