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龙图腾网获悉中国海洋大学申请的专利基于小波变换与深度卷积神经网络的地震损伤评估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：CN120524697B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510998637.2，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权基于小波变换与深度卷积神经网络的地震损伤评估方法是由孙海;梁丙臣;陈雨涵;王振鲁;楚亚楠设计研发完成，并于2025-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于小波变换与深度卷积神经网络的地震损伤评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于小波变换与深度卷积神经网络的地震损伤评估方法，涉及地震工程技术领域，包括如下步骤：步骤1：获取目标区域的建筑物信息，对目标区域进行模拟，生成若干地震动记录，对各地震动记录下各建筑物添加损伤标签；步骤2：针对地震动记录中的地震动时程进行小波变换，生成多尺度二维时频能量图；步骤3：建筑物信息、多尺度二维时频能量图与损伤标签一一对应构建数据集；步骤4：构建并训练地震损伤评估模型；步骤5：基于训练完成的地震损伤评估模型进行地震损伤评估。本发明的方法，可实现地震损伤等级的智能识别，适用于震后快速评估、重点区域筛查与辅助应急决策等应用场景。

本发明授权基于小波变换与深度卷积神经网络的地震损伤评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于小波变换与深度卷积神经网络的地震损伤评估方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：获取目标区域的建筑物信息，对目标区域进行模拟，生成若干地震动记录，对各地震动记录下各建筑物添加损伤标签； 步骤2：针对地震动记录中的地震动时程进行小波变换，生成多尺度二维时频能量图； 步骤3：建筑物信息、多尺度二维时频能量图与损伤标签一一对应构建数据集； 步骤4：构建并训练地震损伤评估模型，地震损伤评估模型包括深度卷积模块和全连接模块，多尺度二维时频能量图输入深度卷积模块，输出提取的特征，提取的特征与建筑物信息结合后输入全连接模块，输出地震损伤评估结果； 步骤5：基于训练完成的地震损伤评估模型进行地震损伤评估； 所述步骤1包括如下步骤： 步骤1.1：获取目标区域的建筑物信息； 步骤1.2：通过基于反应谱的人工地震波合成方法进行模拟，生成多个地震烈度下，目标区域的若干地震动记录； 步骤1.3：根据生成的各地震动记录，通过建筑物的易损性函数计算各建筑物各损伤等级的超越概率，根据相邻损伤等级的超越概率的差值计算各损伤等级的实际发生概率，根据各损伤等级的实际发生概率从无损伤开始依次确定各损伤等级的累积概率区间；其中，超越概率的计算公式如下： ； 公式中，P[D≥dk|IM]为在给定地震强度指标IM下，建筑物达到或超过第k个损伤等级dk的概率；θk为第k个损伤等级的中位强度；βk为第k个损伤等级的对数标准差；Φ·为标准正态分布函数； 步骤1.4：使用一阶蒙特卡洛采样方法，在[0,1]区间内生成一个服从均匀分布的随机数γ，并将其映射至各损伤等级的累积概率区间中，确定的唯一损伤等级； 所述步骤2包括如下步骤： 步骤2.1：获取Morlet小波作为母小波函数，Morlet小波的公式如下： ； 公式中，Ψt为Morlet小波函数；ω0为小波的中心角频率，单位为rads；t为时间变量，单位为s；i为虚数单位； 步骤2.2：对输入信号进行小波变换，计算其在不同尺度a与时间点b下的小波变换系数Wa,b，计算公式如下： ； 公式中，Wa,b为响应系数；a为尺度参数；b为平移参数；xt为输入信号；Ψ*·为Morlet小波的复共轭函数； 步骤2.3：对小波变换系数Wa,b的模值进行平方处理，得到多尺度二维时频能量图Ea,b,计算公式如下： ； 公式中，Ea,b为多尺度二维时频能量图； 所述步骤3中，建筑物信息包括建筑年代x1、建筑用途x2、建筑层数x3、建筑高度x4、建筑面积x5、建筑长度x6、建筑宽度x7、墙体厚度x8、层间距x9、柱子数量x10、以及平面规则度x11； 其中的连续变量，通过采用Z-score标准化方法进行标准化处理，计算公式如下： ； 公式中，xi为原始变量值，μ为该变量在全体样本中的均值，σ为标准差； 其中的离散变量，通过独热编码方式转化为稀疏二值向量进行标准化处理； 所述步骤4中，训练地震损伤评估模型时，对样本中的多尺度二维时频能量图通过轻量级的几何扰动方式进行增强，包括如下步骤：以50%的概率对图像执行小范围的时间轴平移，模拟震动起始时刻的微小不确定性；引入限制范围内的仿射变换，包括±10像素以内的水平位移以及0.95至1.05范围内的等比例缩放。

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