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基于卷积神经网络-深度迁移学习的岩性自动识别研究

熊峰 廖一凡 曹伟腾 张国华 师学明 李辉 郑洪

安全与环境工程2023，Vol.30Issue(4)：26-34,9.
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安全与环境工程2023，Vol.30Issue(4)：26-34,9.DOI:10.13578/j.cnki.issn.1671-1556.20221314

基于卷积神经网络-深度迁移学习的岩性自动识别研究

Study on Automatic Recognition of Rock Lithology Based on Convolutional Neural Network and Deep Transfer Learning

熊峰 1廖一凡 1曹伟腾 1张国华 1师学明 2李辉 3郑洪4

作者信息

  • 1. 中国地质大学(武汉)工程学院,湖北 武汉430074
  • 2. 中国地质大学(武汉)地球物理与空间信息学院,湖北武汉430074
  • 3. 武汉大学土木建筑工程学院,湖北武汉430072
  • 4. 中铁第四勘察设计院集团有限公司数智化事业部,湖北 武汉430063
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摘要

关键词

人工智能/岩石分类/卷积神经网络/深度迁移学习/泛化性

Key words

artificial intelligence/rock classification/convolutional neural network/deep transfer learning/generalization

分类

安全科学

引用本文复制引用

熊峰,廖一凡,曹伟腾,张国华,师学明,李辉,郑洪..基于卷积神经网络-深度迁移学习的岩性自动识别研究[J].安全与环境工程,2023,30(4):26-34,9.

基金项目

国家重点研发计划项目(2021YFB2600402) （2021YFB2600402）

国家自然科学基金项目(52209148) （52209148）

安全与环境工程

OACSTPCD

1671-1556

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