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公开(公告)号：CN115963548B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202310065948.4
申请日：2023-01-16
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于反绎学习的矿井微震P波到时拾取模型构建方法，使用未标记的矿山微震数据集，进入地震深度神经网络模型训练，通过逻辑推理中的反绎学习结构，利用知识库中的专家知识，对模型进行更新，最终获得基于反绎学习的矿山微震P波到时拾取模型，利用最终结果模型对数据进行筛选，替换不符合知识库的台站数据，最终将选出的数据作为矿井微震P波到时拾取的数据，进一步提升模型对矿井微震相位拾取的正确率。本发明克服了现有地震识别模型不适用于矿井环境的缺点，解决了矿山微震波噪声大的问题，在有限的且未标记的数据集基础上，提升了模型准确度，鲁棒性强。(56)对比文件Dai wz et al.Bridging MachineLearning and Logical Reasoning byAbductive Learning.Advances in NeuralInformation Processing System.2019,第32卷1-12.Guo C et al.AEnet: automatic pickingof P-Wave first arrivals using deeplearning.IEEE TRANSACTIONS ON GEOSCIENCEAND REMOTE SENSING.2021,第59卷(第06期),5293-5303.
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公开(公告)号：CN115913392B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211344514.X
申请日：2022-10-31
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于超声波信号的潜在尘肺病预警方法，采用扬声器和麦克风收发超声波信号，采用虚拟收发器的方法放大超声波信号变化，可有效解决因声波信号在空气中衰减严重而致使感知精度较差的技术问题，通过无线信号处理相关技术，矿工无需穿戴任何监测设备的情况下可以实现对矿工进行呼吸监测和咳嗽检测、实现对矿工尘肺病的早期症状进行监测，并结合呼吸监测和咳嗽检测的结果实现矿工潜在尘肺病预警，无需专业的无线信号收发设备、成本低廉，可在煤矿工作场景中实现大规模部署，可为矿工潜在尘肺病早期发现及预警提供一种低成本和有效的解决方案。
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公开(公告)号：CN115913392A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211344514.X
申请日：2022-10-31
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于超声波信号的潜在尘肺病预警方法，采用扬声器和麦克风收发超声波信号，采用虚拟收发器的方法放大超声波信号变化，可有效解决因声波信号在空气中衰减严重而致使感知精度较差的技术问题，通过无线信号处理相关技术，矿工无需穿戴任何监测设备的情况下可以实现对矿工进行呼吸监测和咳嗽检测、实现对矿工尘肺病的早期症状进行监测，并结合呼吸监测和咳嗽检测的结果实现矿工潜在尘肺病预警，无需专业的无线信号收发设备、成本低廉，可在煤矿工作场景中实现大规模部署，可为矿工潜在尘肺病早期发现及预警提供一种低成本和有效的解决方案。
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公开(公告)号：CN115963548A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202310065948.4
申请日：2023-01-16
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于反绎学习的矿井微震P波到时拾取模型构建方法，使用未标记的矿山微震数据集，进入地震深度神经网络模型训练，通过逻辑推理中的反绎学习结构，利用知识库中的专家知识，对模型进行更新，最终获得基于反绎学习的矿山微震P波到时拾取模型，利用最终结果模型对数据进行筛选，替换不符合知识库的台站数据，最终将选出的数据作为矿井微震P波到时拾取的数据，进一步提升模型对矿井微震相位拾取的正确率。本发明克服了现有地震识别模型不适用于矿井环境的缺点，解决了矿山微震波噪声大的问题，在有限的且未标记的数据集基础上，提升了模型准确度，鲁棒性强。
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