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龙图腾网获悉岭南师范学院申请的专利一种基于分类算法的震相识别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：CN120871240B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202510944233.5，技术领域涉及：G01V1/28；该发明授权一种基于分类算法的震相识别方法及系统是由范安;吴裕珍;周智谦;赖洪卓设计研发完成，并于2025-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于分类算法的震相识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于分类算法的震相识别方法及系统，方法包括：获取原始的地震波数据，根据地震波数据的波形特性生成标准地震波数据，形成特征向量集合；从特征向量集合中的标准地震波数据提取多维度分类特征，基于多维度分类特征构建特征向量集合；通过特征向量集合对决策树进行训练，得到训练好的决策树；通过特征向量集合对朴素贝叶斯分类器进行训练，得到训练好的分类器；将训练好的决策树和训练好的分类器进行加权融合，得到融合模型；基于融合模型对地震波数据进行震相识别，输出标准震相与异常震相的识别结果；本发明提高震相识别的准确性和效率。

本发明授权一种基于分类算法的震相识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于分类算法的震相识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S100，获取原始的地震波数据，根据地震波数据的波形特性生成标准地震波数据，标注标准地震波数据中的标准震相和异常震相，并形成完整的特征向量集合； S200，从完整的特征向量集合中的标准地震波数据提取多维度分类特征，基于多维度分类特征构建特征向量集合； S300，通过特征向量集合对决策树进行训练，利用决策树挖掘特征向量集合中各个特征间非线性的关联规则，得到训练好的决策树； S400，通过特征向量集合对朴素贝叶斯分类器进行训练，利用朴素贝叶斯分类器计算震相类型的全局概率，得到训练好的分类器； S500，将训练好的决策树和训练好的分类器进行加权融合，得到融合模型；基于融合模型对地震波数据进行震相识别，输出标准震相与异常震相的识别结果； S500中，所述基于融合模型对地震波数据进行震相识别，输出标准震相与异常震相的识别结果，包括： S510，将新采集的地震波数据输入融合模型，获取决策树输出的类别概率和朴素贝叶斯输出的后验概率； S520，将类别概率和后验概率进行加权融合，得到融合后的概率；选择概率最高的类别作为最终分类结果。

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岭南师范学院，其通讯地址为：524037 广东省湛江市赤坎寸金路29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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