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基于深度学习的地下震源定位方法: 收藏
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引用; 《单片机与嵌入式系统应用》2020年第12期20卷 45-48,52页; 作者：王小亮苏新彦孔庆珊崔敏赵飞飞李剑中北大学信息探测与处理山西省重点实验室太原030051 山东省军区数据信息室中北大学科学技术研究院; 本文提出了一种基于深度学习的地下震源定位方法。首先,利用稠密连接网络能够促进特征重复利用的优势,设计了稠密连接的3d卷积神经网络(3dCNN);其次,利用空间金字塔池化层(SPP)可以对高层特征进行多尺度提取再聚合的特点,设计了3d空间...; 本文提出了一种基于深度学习的地下震源定位方法。首先,利用稠密连接网络能够促进特征重复利用的优势,设计了稠密连接的3d卷积神经网络(3dCNN);其次,利用空间金字塔池化层(SPP)可以对高层特征进行多尺度提取再聚合的特点,设计了3d空间金字塔池化结构(3dSPP);最后,将三维能量场图像输入到设计的稠密连接的3dCNN+3dSPP+全连接层(FC)模型中进行训练和测试,最终输出震源坐标。实验结果表明,本文设计的深度神经网络能够实现能量聚焦点的准确定位。; 来源：详细信息评论

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