本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種水文地質(zhì)中含水層與隔水層的識(shí)別方法。該方法通過(guò)水文地質(zhì)鉆探獲取地下水所需資料；在水文地質(zhì)鉆探的過(guò)程中，通過(guò)抽水試驗(yàn)孔進(jìn)行鉆探以將地下水引流到地下水存儲(chǔ)裝置中；獲取鉆探機(jī)的運(yùn)行特征、水體重量和地下水的屬性，得到多個(gè)變化曲線特征圖；獲取多個(gè)變化曲線特征圖對(duì)應(yīng)的權(quán)重圖像，將權(quán)重圖像相加得到加權(quán)圖像，根據(jù)加權(quán)圖像的權(quán)重值得到波峰波谷點(diǎn)加權(quán)損失函數(shù)；將運(yùn)行特征和變化曲線特征圖輸入由波峰波谷點(diǎn)加權(quán)損失函數(shù)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到含水層和隔水層熱力圖。利用波峰波谷點(diǎn)加權(quán)損失函數(shù)能夠讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練易于收斂，進(jìn)而使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)效果更魯棒。