恭喜山东大学刘斌获国家专利权
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龙图腾网恭喜山东大学申请的专利基于无监督深度学习的直流电阻率反演方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116090293B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211640685.7，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权基于无监督深度学习的直流电阻率反演方法及系统是由刘斌;庞永昊;蒋鹏;刘征宇;刘本超设计研发完成，并于2022-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于无监督深度学习的直流电阻率反演方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于无监督深度学习的直流电阻率反演方法及系统，构造无监督直流电阻率反演网络架构，在损失函数中加入动态光滑约束项。参考探测地区地质情况构建含模拟样本库，并将前期工程数据通过域迁移方法构建实际样本库。使用模拟样本库预训练无监督神经网络，再使用实际样本库通过基于线性探索和完全微调的迁移学习方法二次训练网络，最后，将新采集的观测数据带入训练好的网络中，基于网络约束对单个实际样本多次迭代反演，得到预测的电阻率模型。本发明能够针对实际采集的直流电阻率观测数据，通过无监督深度学习反演获得电阻率模型，并使用正则化约束提高了成像效果。
本发明授权基于无监督深度学习的直流电阻率反演方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于无监督深度学习的直流电阻率反演方法，其特征是，包括以下步骤：将正演过程加入神经网络框架中，构建无监督直流电阻率反演网络；在用于驱动更新网络参数的损失函数中加入动态光滑约束项；参考探测地区地质情况设计地电模型，进而构建含大于设定量的模拟观测数据的样本库；使用样本库对无监督直流电阻率反演网络进行预训练，以初步确定观测数据与电阻率模型的映射关系；使用实际采集的数据，通过基于线性探索和完全微调的迁移学习对网络二次训练，优化观测数据与电阻率模型的映射关系；将新采集的观测数据带入训练好的网络中，基于网络约束对单个实际样本多次迭代反演，最终输出得到预测电阻率模型；利用所述最终的预测电阻率模型，进行直流电阻率反演。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东大学，其通讯地址为：250061 山东省济南市历下区经十路17923号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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