公开(公告)号：CN111122468A

公开(公告)日：2020-05-08

申请号：CN201911361066.2

申请日：2019-12-25

Applicant: 吉林大学

Inventor： 杨长保 ,  朱梦瑶 ,  孟治国 ,  王浩男

IPC: G01N21/31 ,  G06F17/13

Abstract: 本申请提供了一种地表岩石中三氧化二铁含量的确定方法，本方法获取地表岩石的原始光谱数据；对原始光谱数据进行一阶微分处理；将微分后光谱数据进行小波包分解；根据分解后的光谱数据，采用反演模型确定三氧化二铁含量；反演模型中，将相关波段的反射率作为自变量，将三氧化二铁含量作为因变量。本方法对地表岩石的原始光谱数据进行一阶微分处理，然后将微分后光谱数据进行小波包分解，对分解后的光谱数据，通过将相关波段的反射率作为自变量，将三氧化二铁含量作为因变量的反演模型，确定三氧化二铁含量，进而定量地表岩石中三氧化二铁含量。

公开(公告)号：CN111122469A

公开(公告)日：2020-05-08

申请号：CN201911361067.7

申请日：2019-12-25

Applicant: 吉林大学

Inventor： 杨长保 ,  朱梦瑶 ,  高文博 ,  李星喆 ,  高曼婷

IPC: G01N21/31 ,  G06K9/00

Abstract: 本申请提供了一种火成岩中长石含量的确定方法，本方法获取火成岩的原始光谱数据；根据原始光谱数据，采用反演模型确定长石含量；其中，反演模型中，将波长为972nm的波段，波长为1456nm的波段，波长为1856nm的波段，波长为2292.9nm的波段，波长为2481nm的波段均作为自变量，将火成岩中长石含量作为因变量。本方法通过将972nm的波段，1456nm的波段，1856nm的波段，2292.9nm的波段，2481nm的波段作为自变量，将火成岩中长石含量作为因变量，通过反演模型对火成岩中长石含量进行确定，实现了矿物的识别。

公开(公告)号：CN118245737A

公开(公告)日：2024-06-25

申请号：CN202410099222.7

申请日：2024-01-24

Applicant: 吉林大学

Inventor： 孙伯轩 ,  马国庆 ,  杨长保 ,  王泰涵 ,  李丽丽 ,  孟庆发

IPC: G06F18/15 ,  G06F18/214 ,  G06F18/20 ,  G06N3/088

Abstract: 本发明适用于位场数据处理技术领域，提供了一种无监督深度学习的位场数据去噪方法，包括以下步骤：步骤S1、数据集构建；步骤S2、无监督位场数据去噪网络模型的训练；步骤S3、无监督位场数据去噪网络的去噪。本发明能够在不损害地质体产生的有用信号的情况下，客观且有效地去除位场数据中的各种类型噪声。该方法可以有效回避传统滤波方法将地质体信号与噪声数据一起滤除的弊端，可以有效避免拟合方法需要凭借人为经验主观选择窗口大小的缺陷，可以避免有监督深度学习去噪网络的泛用性低的缺点，并通过数据预测与马尔科夫链循环去噪方式提高了无监督深度学习去噪网络的去噪效果，保证了方法的有效性。