【摘 要】
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提出了将Sobel边缘检测算子与深度卷积神经网络(CNN)算法结合的方法(E-ConvNet),用于污染场地的ERT反演过程.通过Sobel算子提取污染区域视电阻率数据的边缘特征作为CNN的先验
【机 构】
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山东工商学院信息与电子工程学院,中国环境科学研究院环境基准与风险评估国家重点实验室,山东工商学院计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家重点研发计划(2018YFC1800902)
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提出了将Sobel边缘检测算子与深度卷积神经网络(CNN)算法结合的方法(E-ConvNet),用于污染场地的ERT反演过程.通过Sobel算子提取污染区域视电阻率数据的边缘特征作为CNN的先验信息,提高E-ConvNet的计算效率及识别精度.在5种理论模型(单异常体、双异常体及含双异常体的层状结构)和现场实例上测试了E-ConvNet算法的性能,并与最小二乘算法(LS)比较.测试结果表明:E-ConvNet能够准确识别污染处的面积、位置及阻值,其识别精度和计算效率均优于LS.E-ConvNet的单异常识
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