基礎金屬	銅電解銅銅精礦銅管銅棒廢銅銅排銅合金精銅桿再生銅桿銅板帶鋁鋁土礦氧化鋁電解鋁鋁輔料鋁棒鋁合金錠廢鋁鋁桿鋁型材鋁板卷鉛鉛精礦鉛錠鉛蓄電池再生精鉛還原鉛廢鉛蓄電池鉛合金鋅鋅精礦電解鋅鋅合金氧化鋅鋅粉錫錫精礦錫錠錫材
稀貴金屬	稀土稀土礦稀土氧化物稀土金屬釹鐵硼小金屬銻鉍銦鍺鎵硒鉭鋯貴金屬白銀
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華東	上海上海保稅區(qū)江蘇南京無錫徐州常州蘇州南通連云港淮安鹽城揚州鎮(zhèn)江泰州宿遷南京港宜興浙江杭州寧波溫州紹興湖州嘉興金華衢州臺州麗水舟山安徽合肥蕪湖蚌埠淮南馬鞍山淮北銅陵安慶黃山阜陽宿州滁州六安宣城池州亳州福建福州廈門漳州泉州三明莆田南平龍巖寧德江西南昌九江上饒撫州宜春吉安贛州景德鎮(zhèn)萍鄉(xiāng)新余鷹潭山東濟南青島淄博棗莊東營煙臺濰坊濟寧泰安威海日照濱州德州聊城臨沂菏澤萊州港龍口港黃島前灣港董家口港日照港青島港威海港煙臺港鄒平萊蕪
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基于卷積神經網(wǎng)絡的致密砂巖裂縫智能識別方法

923 編輯：管理員來源：中冶有色技術網(wǎng)

2023-03-19 08:56:56

本發(fā)明公開了圖片識別領域內的一種基于卷積神經網(wǎng)絡的致密砂巖裂縫智能識別方法，其包括以下步驟：步驟一：構建基于卷積神經網(wǎng)絡的致密砂巖裂縫智能識別方法；步驟二：應用上述智能識別方法識別致密砂巖裂縫發(fā)育狀況；步驟三：智能識別卷積神經網(wǎng)絡的強化學習與更新，根據(jù)診斷結果更新卷積神經網(wǎng)絡方法，本發(fā)明通過對電測曲線樣本集學習，避免主觀經驗的影響和信息的丟失，且通過不斷修正，不斷擴大樣本集空間，實現(xiàn)了裂縫智能識別，可用于石油與天然氣工程裂縫識別中。

聲明：

“基于卷積神經網(wǎng)絡的致密砂巖裂縫智能識別方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業(yè)用途，請聯(lián)系該技術所有人。

我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)