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基于無監(jiān)督表征學習的地質(zhì)災害隱患敏感性預測方法

1157 編輯：管理員來源：中冶有色技術網(wǎng)

2023-02-27 01:00:06

本發(fā)明涉及一種基于無監(jiān)督表征學習的地質(zhì)災害隱患敏感性預測方法，包括以下步驟：步驟1，訓練區(qū)數(shù)據(jù)特征提取；步驟2，無監(jiān)督表征學習機制構建；步驟3，地災敏感性分析模型訓練；步驟4，地災敏感性預測評估。本發(fā)明的模型生成部分由兩個玻爾茲曼機（RBMs）和一個去噪自動編碼機（DAE）堆疊而成，并由逐層貪婪預訓練方法初始化。然后，提出一種基于對抗機制的遷移學習策略提高孕災環(huán)境知識的可遷移性。基于以上兩個表征學習過程，最后應用元學習思想訓練一種適于小樣本學習的通用中間模型。同時，模型的元訓練過程時保證了小樣本學習模型的預測精度，實現(xiàn)了區(qū)域局部的精準快速預測，并提升了模型對新任務場景的泛化性。

聲明：

“基于無監(jiān)督表征學習的地質(zhì)災害隱患敏感性預測方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業(yè)用途，請聯(lián)系該技術所有人。

我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)