[发明专利]基于自扩展深度置信网络的原油油膜绝对厚度反演方法有效
| 申请号： | 202010211541.4 | 申请日： | 2020-03-24 |
| 公开（公告）号： | CN111597751B | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 马毅;姜宗辰;杨俊芳 | 申请（专利权）人： | 自然资源部第一海洋研究所 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/0475;G06N3/084;G01B11/06 |
| 代理公司： | 北京君琅知识产权代理有限公司 16017 | 代理人： | 侯宁 |
| 地址： | 266000 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于自扩展深度置信网络的原油油膜绝对厚度反演方法，对实测光谱数据进行筛选得到真实光谱特征数据；将真实光谱特征数据输入对抗生成网络，生成自扩展样本数据；利用深度置信网络对自扩展样本数据进行学习，进而实现对原油油膜绝对厚度的反演。该方法对实测光谱数据进行筛选，去除可分性不足的波段，有利于精确定量反演原油油膜厚度；利用对抗生成网络对光谱数据进行扩展，从而只需少量实测光谱数据便可基于模型生成大量仿真数据，有助于丰富模型的泛化性和鲁棒性；利用深度置信网络基于正向无监督学习与反向微调，提取光谱特征数据中的特征信息，对比油膜绝对厚度标签进行超参数调优，使模型对于油膜绝对厚度的映射效果达到最佳。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 扩展 深度 置信 网络 原油 油膜 绝对 厚度 反演 方法 | ||
【主权项】：
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