中南大学刘业成获国家专利权
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龙图腾网获悉中南大学申请的专利基于深度学习的可控源电磁视电阻率曲线校正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：CN120372168B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202510828579.9，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权基于深度学习的可控源电磁视电阻率曲线校正方法及系统是由刘业成;李帝铨;胡艳芳;李富;王喆设计研发完成，并于2025-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度学习的可控源电磁视电阻率曲线校正方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的可控源电磁视电阻率曲线校正方法及系统，方法包括：通过波阻抗递推理论生成N条视电阻率曲线，记为不含噪声的视电阻率曲线；根据电磁噪声影响规律在不含噪声的视电阻率曲线上添加随机噪声，得到包含噪声的视电阻率曲线；构建ResNet‑Transformer网络架构，将包含噪声和与之对应的不含噪声的视电阻率曲线分别作为训练输入输出，训练获得视电阻率曲线校正模型；将实时采集的受噪声影响的可控源电磁视电阻率曲线，输入至视电阻率曲线校正模型以对输入的视电阻率曲线进行校正，得到平滑的视电阻率曲线。本发明能够有效校正受噪声影响的可控源电磁视电阻率曲线，为后续反演解释提供可靠的数据支持。
本发明授权基于深度学习的可控源电磁视电阻率曲线校正方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的可控源电磁视电阻率曲线校正方法，其特征在于，包括： S1，通过波阻抗递推理论生成N条视电阻率曲线，记为不含噪声的视电阻率曲线； S2，根据电磁噪声影响规律在不含噪声的视电阻率曲线上添加随机噪声，得到包含噪声的视电阻率曲线； S3，构建ResNet-Transformer网络架构，将包含噪声的视电阻率曲线作为训练输入，与之对应的不含噪声的视电阻率曲线作为训练输出，训练获得视电阻率曲线校正模型； S4，将实时采集的受噪声影响的可控源电磁视电阻率曲线，输入至视电阻率曲线校正模型中，通过模型对输入的视电阻率曲线进行校正，输出得到平滑的视电阻率曲线。
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