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基于卷积神经网络的锚杆锚固密实度等级评定方法

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本发明提供一种基于卷积神经网络的锚杆锚固密实度等级评定方法，通过声波反射法获取反射信号，通过对其进行归一化、平滑和对x方向修正等处理，得到规格化后的反射信号并绘制成波形图；根据数据长度建立不同的训练样本数据集和其波形图，使用人工方式获得分类标签，使用卷积神经网络训练获得相应的训练模型；在进行具体的分类时将本次测量的波形图输入到该分类模型中，进行一次正向计算，得到各分类概率，从而实现了锚杆锚固密实度的等级评定。该方法使用标准的卷积神经网络进行判定，具有稳定性好，现场适应性强、判定结果准确等特点，有较好的应用效果。

著录项

公开/公告号CN110826598A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-02-21

原文格式PDF
申请/专利权人四川大学;
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申请/专利号CN201910980865.1
发明设计人冯子亮;侯明正;刘季亭;贺思睿;王开华;吴晋子;刘恒宇;李东璐;单强达;
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申请日2019-10-16
分类号
代理机构
代理人
地址 610065 四川省成都市武侯区一环路南一段24号
入库时间 2023-12-17 07:34:32

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2020-03-17

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/62 申请日:20191016

实质审查的生效
2020-02-21

公开

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