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基于深度学习的TEM实时成像研究

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传统瞬变电磁工作流程通常是在野外采集数据后回到实验室进行数据处理和解释,无法进行现场实时成像,因此施工人员无法实时了解重点区域异常特征.本文基于深度学习理论,自主研发了一套新的瞬变电磁实时成像系统.数值模拟结果表明,该系统具有高效快速的特点,可以划分出重点异常区域的位置.

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来源
《中国地球物理学会地球物理技术委员会第九届学术会议——全域地球物理探测与智能感知学术研讨会》|2018年|40-44|共5页
会议地点北京
作者
Wang Han; 王涵; 刘云鹤; Liu Yunhe; Yin Changchun; 殷长春; Wang Haoman; 王浩蔓; Li Jun; 李俊; Ling Hong; 凌宏;
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作者单位

教育部华中师范大学;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 P631.325;
关键词
瞬变电磁法; 实时成像; 深度学习; 区域划分;

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