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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于大核注意力的小样本叠前地震反射模式分析方法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：CN116027404B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202310010962.4，技术领域涉及：G01V1/28；该发明授权一种基于大核注意力的小样本叠前地震反射模式分析方法是由王峣钧;陈启炀;邹邦力;井霈;沈冰鑫;罗杨设计研发完成，并于2023-01-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大核注意力的小样本叠前地震反射模式分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于大核注意力的小样本叠前地震反射模式分析方法，应用于地震数据处理领域，针对现有技术对复杂地质构造的识别能力不足的问题；本发明构建基于改进ConvNext框架的图像分类地震反射模式分析模型；通过引入大核注意力LKA机制增加模型的感受野，增强模型对全局信息的感受能力，充分利用和学习地层的空间横向特性和反射信息；然后采用扩充后的有标签叠前地震数据对步骤S1的模型进行训练；最后根据步骤S2训练完成的模型对未标注叠前地震图片进行预测，再根据张图片的xline和inline坐标将结果插入地震剖面，最终得到整体剖面预测结果。

本发明授权一种基于大核注意力的小样本叠前地震反射模式分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大核注意力的小样本叠前地震反射模式分析方法，其特征在于，包括： S1、构建基于改进ConvNext模块的图像分类地震反射模式分析模型；步骤S1所述的模型具体为：采用四个级联的改进的ConvNext模块扩充通道数量和提取叠前地震图片深层特征，在相邻的两个改进的ConvNext模块之间添加下采样模块，用于改变叠前地震图片大小，最后通过全局池化层将输入的叠前地震图片长和宽转换至1×1，再通过全连接层将通道数映射为需要分类的类别数量，得到输入的叠前地震图片分别被判断为每一类别的概率，其中的最大概率即为叠前地震图片所对应的最终的分类结果； 改进的ConvNext模块具体为在反瓶颈结构的基础上，添加LayerNorm正则化、GELU激活函数、LayerScale参数缩放和DropPath层；所述反瓶颈结构为一个Attention模块与两个Linear全连接层的级联结构；Attention模块为采用大核注意力层替换ConvNext中的7×7卷积层； S2、采用扩充后的有标签叠前地震数据对步骤S1的模型进行训练； S3、根据步骤S2训练完成的模型对未标注叠前地震图片进行预测，再将所有位置的单点预测结果拼接成完整的地震剖面预测结果。

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