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龙图腾网获悉长江大学申请的专利基于深度学习分类的大地电磁测深法功率谱智能挑选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：CN115166839B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202210561666.9，技术领域涉及：G01V3/38；该发明授权基于深度学习分类的大地电磁测深法功率谱智能挑选方法是由谢兴兵;席彪;周磊;徐杨;张伟豪设计研发完成，并于2022-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习分类的大地电磁测深法功率谱智能挑选方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度学习分类的大地电磁测深法功率谱智能挑选方法，具体包括以下步骤：S1：对野外采集到的MT电场和磁场时间序列数据进行分段，计算每段时间序列的功率谱，获取MT子功率谱；S2：对所有MT子功率谱和全叠加后的总功率谱分别进行阻抗估计，分别计算得到视电阻率和相位；S3：利用全叠加后的视电阻率和相位进行Rhoplus反演，计算反演得到的电阻率和相位与子功率谱的视电阻率和相位之间的拟合差。本发明公开的基于深度学习分类的大地电磁测深法功率谱智能挑选方法具有在MT实测数据处理中可以极大节省人力成本，可以避免人工挑选功率谱的不确定性和随机性，有效抑制噪声对MT资料阻抗估计的影响效果。

本发明授权基于深度学习分类的大地电磁测深法功率谱智能挑选方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习分类的大地电磁测深法功率谱智能挑选方法，其特征在于，具体包括以下步骤： S1：对野外采集到的MT电场和磁场时间序列数据进行分段，计算每段时间序列的功率谱，获取MT子功率谱； S2：对所有MT子功率谱和全叠加后的总功率谱分别进行阻抗估计，分别计算得到视电阻率和相位； S3：利用全叠加后的视电阻率和相位进行Rhoplus反演，计算反演得到的视电阻率和相位与子功率谱的视电阻率和相位之间的拟合差； S4：经功率谱、视电阻率、相位和拟合差的数据归一化后进行深度神经网络分类； S5：分类后对选中功率谱的叠加谱进行阻抗估计，计算视电阻率和相位； S6：将选中功率谱计算得到的视电阻率和相位再次进行Rhoplus反演，计算拟合差是否满足要求； S7：当满足要求时则保存分类结果，反之不满足要求时则计算上一次分类选中功率谱的视电阻率和相位与反演之间的拟合差再次深度神经网络分类，直到拟合差满足要求； S8：输出智能挑选后的大地电磁标准格式功率谱EDI文件。

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