公开(公告)号：CN117826243A

公开(公告)日：2024-04-05

申请号：CN202311618560.9

申请日：2023-11-30

Applicant: 吉林大学

Inventor： 董新桐 ,  董士琦 ,  程明 ,  王洪洲 ,  钟铁 ,  王新旸

IPC: G01V1/28 ,  G01V1/36 ,  G01V1/30

Abstract: 本发明提出了一种融入混合注意力Unet神经网络隧洞地震数据重建方法，通过人工智能神经网络自动地学习现有隧洞地震数据之间的特征，建立缺失数据与完整数据之间的非线性映射关系；通过人工智能中具有图像语义分割、通讯信号消噪等诸多强大功能的Unet神经网络，设计基于通道注意力和空间注意力的混合注意力机制并融入Unet网络的跳跃链接部分，提升网络模型对于有效信号同相轴的提取同时摒弃冗余信息如噪声；并通过对实测数据进行分类建立强泛化性的训练数据集和测试数据集，训练网络模型参数并验证其效果，将隧洞地震数据重建结果精度最高的一次模型训练参数作为最终结果，从而实现隧洞地震波法超前地质预报缺失数据的智能、准确重建。

公开(公告)号：CN117631028A

公开(公告)日：2024-03-01

申请号：CN202311618562.8

申请日：2023-11-30

Applicant: 吉林大学

Inventor： 董新桐 ,  董士琦 ,  钟铁 ,  王新旸 ,  丛正 ,  程明 ,  王洪洲

IPC: G01V1/28 ,  G01V1/24 ,  G01V1/30

Abstract: 本发明涉及一种多尺度全局信息融合神经网络地震数据低频重构方法，解决了对于任一复杂实际地震记录的准确低频重构、提高全波形反演的收敛性的问题。本方法融入了分网格局部共享模块和非局部注意力模块的多尺度编解码结构的神经网络，在有效提取输入数据局部特征的同时，充分考虑了低频信号这种长波长时序信号的全局信息相关性，且突出强调了全局信息对于低频重构的重要性，并结合在公开标准地层速度模型上获取的模拟地震数据训练集，自动学习缺失低频地震数据与其相应的低频数据之间的非线性映射关系，实现地震数据频带从高频到低频的智能外推，准确获取携带了地下介质真实长波长信息的低频数据，有效全波形反演速度建模的准确性。

公开(公告)号：CN111190227B

公开(公告)日：2021-06-04

申请号：CN202010024210.X

申请日：2020-01-09

Applicant: 吉林大学

Inventor： 吴宁 ,  邢桐 ,  王洪洲 ,  李月 ,  田雅男 ,  赵玉星

IPC: G01V1/36

Abstract: 本发明提供一种基于残差卷积生成对抗模型的低信噪比地震数据消噪方法，属于地震数据消噪的方法。生成对抗模型的建立，构建训练集，生成对抗模型的训练，将该生成网络所获得的噪声压制结果与预期结果送入对抗网络进行鉴别，通过整个网络的前向传播与反向传播过程不断更新网络模型参数。网络模型参数更新后，利用生成网络可产生新一轮的噪声压制结果，同样再与预期结果送入对抗网络进行鉴别，进入测试阶段，对测试集中实际含噪数据进行噪声消减。优点是压制随机噪声及相干噪声，提高地震资料的信噪比，恢复的反射轴更清晰，反射波位置更准确，有利于实际测区地下地质构造的探明以及准确估算油气储量和分布。

公开(公告)号：CN111190227A

公开(公告)日：2020-05-22

申请号：CN202010024210.X

申请日：2020-01-09

Applicant: 吉林大学

Inventor： 吴宁 ,  邢桐 ,  王洪洲 ,  李月 ,  田雅男 ,  赵玉星

IPC: G01V1/36

Abstract: 本发明提供一种基于残差卷积生成对抗模型的低信噪比地震数据消噪方法，属于地震数据消噪的方法。生成对抗模型的建立，构建训练集，生成对抗模型的训练，将该生成网络所获得的噪声压制结果与预期结果送入对抗网络进行鉴别，通过整个网络的前向传播与反向传播过程不断更新网络模型参数。网络模型参数更新后，利用生成网络可产生新一轮的噪声压制结果，同样再与预期结果送入对抗网络进行鉴别，进入测试阶段，对测试集中实际含噪数据进行噪声消减。优点是压制随机噪声及相干噪声，提高地震资料的信噪比，恢复的反射轴更清晰，反射波位置更准确，有利于实际测区地下地质构造的探明以及准确估算油气储量和分布。

公开(公告)号：CN106730812A

公开(公告)日：2017-05-31

申请号：CN201611078410.3

申请日：2016-11-30

Applicant: 吉林大学

Inventor： 王天庆 ,  唐文根 ,  徐峰 ,  王洪洲 ,  康浩诚 ,  郭丹

IPC: A63F13/212 ,  A63F13/45 ,  G06F3/01

CPC classification number: A63F13/212 ,  A63F13/45 ,  A63F2300/1012 ,  G06F3/011 ,  G06F3/015 ,  G06F2203/011

Abstract: 基于多生理参数情绪量估的游戏调控系统及调控方法，属于游戏调控技术领域。解决了现有技术中单一根据脑电波进行情绪识别调节游戏难度的方法存在不及时性和误差高等弊端的问题。本发明的调控系统，包括生理信息采集模块、情绪综合量估模块、游戏难度动态调节模块、游戏模块和虚拟现实模块；其中，生理信息采集模块包括脑电波采集模块、心率监测模块和皮肤导电率采集模块；情绪综合量估模块包括数据通信子模块和分析子模块，情绪综合量估模块及时响应情绪变化，游戏难度动态调节模块实时调控游戏难度，提高了情绪识别精度，降低识别误差，使玩家不会因游戏难度过大或过小而失去游戏兴趣，增加了游戏可玩度，同时采用虚拟现实设备提高游戏带入感。