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基于小波变换与迁移学习的岩石岩性及含水状态超声波检测: 收藏
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引用; 《地球物理学进展》2024年第6期39卷 2407-2419页; 作者：张胜黄宁陈梓浓凌同华张亮湖南城市学院土木工程学院益阳413000 长沙理工大学土木工程学院长沙410114; 在智能隧道设计与建设中,迅速而准确地识别隧道围岩的岩石岩性与含水状态至关重要.本文针对现有识别方法智能化程度低、主观性强以及识别周期长等问题,提出了一种基于超声波检测信号时频图像与轻量级卷积神经网络的识别方法.该方法通过...; 在智能隧道设计与建设中,迅速而准确地识别隧道围岩的岩石岩性与含水状态至关重要.本文针对现有识别方法智能化程度低、主观性强以及识别周期长等问题,提出了一种基于超声波检测信号时频图像与轻量级卷积神经网络的识别方法.该方法通过分析岩石超声波检测信号与小波基波形的相似性,选取最优小波基,利用连续小波变换构建岩石超声波信号时频图像数据集;再通过预训练和迁移学习建立岩石岩性及含水状态的识别模型.与GoogLeNet、AlexNet以及SqueezeNet等模型相比,本方法在岩石超声波检测信号的识别上更为精确,具有高准确率、稳定性好以及低计算存储需求等优点,适合应用于移动和嵌入式设备,为复杂环境下的岩石岩性及含水状态快速在线识别提供了新方案.; 来源：详细信息评论

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