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龙图腾网获悉中国地震局工程力学研究所申请的专利一种基于孪生神经网络的强震动加速度记录垂直分量识别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：CN119270350B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202411525106.3，技术领域涉及：G01V1/28；该发明授权一种基于孪生神经网络的强震动加速度记录垂直分量识别方法是由周宝峰;刘博;王晓敏设计研发完成，并于2024-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于孪生神经网络的强震动加速度记录垂直分量识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于孪生神经网络的强震动加速度记录垂直分量识别方法。首先计算并分析了数据库各组记录的三个分量之间的加速度时程的互相关系数与傅里叶谱的互相关系数。然后采用孪生神经网络对各组合的加速度特征进行学习，采用残差网络对各组合的傅里叶谱特征进行学习，并结合人工进一步判断。该方法是通过比较一组地震动记录的三个分量之间的加速度波形和FAS的相似性来实现的，取得了相当高的准确率。可以准确识别测试集中的正常和标记错误的记录。与单纯采用传统人工方法进行识别相比，在保证识别准确率的同时显著提高了效率。

本发明授权一种基于孪生神经网络的强震动加速度记录垂直分量识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于孪生神经网络的强震动加速度记录垂直分量识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，在强震记录数据库中选取准确性高的若干组强震动数据作为样本，每组强震动数据中包含水平分量H1、水平分量H2和垂直分量UD，将每组强震动数据中三个分量两两组合并标记为组合H1-H2、组合H1-UD和组合H2-UD，然后采用互相关系数来计算各组合两个分量的加速度波形相似性、傅里叶谱的相似性，得出结论为组合H1-H2中两个分量之间的相似性高于其余两组组合内的两个分量之间的相似性； 步骤2，将步骤1中每组强震动数据中的各组合的加速度特征数据输入到孪生神经网络中进行深度学习和训练，以得到基于孪生神经网络的网络模型； 步骤3，绘制待判断的每组强震动数据中的三个分量所在的通道的加速度时程曲线图，然后按照步骤1中的方式对三个分量进行两两组合，并一组一组地输入到步骤2中得到的网络模型中进行对比，得到每个组合的时域相似性Tsim； 步骤4，对步骤3中的每组强震动数据中的三个分量所在通道的加速度数据进行傅里叶变换并进行平滑处理，得到平滑处理后的快速傅里叶变换数据FAS，然后按照步骤1中的方式对三个分量进行两两组合，并一组一组地输入到步骤2中得到的网络模型中进行对比，得到每个组合的频域相似性Fsim； 步骤5，根据步骤3和步骤4中得到的时域相似性Tsim和频域相似性Fsim，比较某组强震动数据的组合H1-H2中两个分量之间的相似性是否高于其余两组组合内的两个分量之间的相似性，如果是，则判断该组强震动数据正确，如果否，则判断该组强震动数据的垂直分量所在通道存在标签错误，并进行步骤6； 步骤6，结合地震动详细参数，进行进一步的人工判别，最终得到垂直分量标签错误的地震动数据。

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