CNN-ERI地质识别模型的研究与应用

摘要：

基建工程对地质勘探精度的要求不断提高,研究人工智能技术在地质勘探数据分析处理中的应用具有重要意义.基于卷积神经网络技术的数据降维处理功能,提出一种改进的CNN-ERI地质识别模型,分析了该模型在地质识别方面的优越性,探讨了数据量和环境因素对模型识别精度的影响,并结合某隧洞工程,探析了模型的具体应用问题.

关键词：高密度电法、卷积神经网络、数据降维处理功能、CNN-ERI地质识别模型、地质特征、精度分析

所属期刊栏目：36

分类号：P631.322;TP181

在线出版日期：2024-01-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：40-44