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龙图腾网获悉中国地质科学院地球物理地球化学勘查研究所申请的专利一种基于多特征融合的地震信号分类与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：CN119644425B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411718528.2，技术领域涉及：G01V1/30；该发明授权一种基于多特征融合的地震信号分类与识别方法是由张耀阳;白大为;乔汉青;彭炎;张小博设计研发完成，并于2024-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多特征融合的地震信号分类与识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及地震事件监测技术领域，具体为一种基于多特征融合的地震信号分类与识别方法。本发明首先对每一个地震数据进行预处理，得到预处理后的地震数据，之后基于预处理后的地震数据提取时域特征和频域特征，分别设置时域特征的阶梯权重和频域特征的阶梯权重，结合阶梯权重对时域特征和频域特征进行融合，获得融合特征，并将融合特征输入地震信号分类模型以训练地震信号分类模型，得到训练后的地震信号分类模型，最后将实时地震数据输入至训练后的地震信号分类模型，以获取该实时地震数据的地震类型，本申请通过加权融合方法，能够根据特征的重要性分配权重，使关键特征对地震信号分类模型的分类结果的影响更大，从而提高分类的准确性。

本发明授权一种基于多特征融合的地震信号分类与识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多特征融合的地震信号分类与识别方法，其特征在于，包括： 获取多个地震数据，对每一个地震数据进行预处理，得到预处理后的地震数据； 基于预处理后的地震数据提取时域特征和频域特征，分别设置时域特征的阶梯权重和频域特征的阶梯权重，结合阶梯权重对时域特征和频域特征进行融合，获得融合特征，包括： 获取多个历史地震数据； 提取每一个历史地震数据的时域特征和频域特征，并对每一个历史地震数据分别构建历史地震数据-该历史地震数据的时域特征-该历史地震数据的频域特征的耦合关系；将一个历史地震数据-该历史地震数据的时域特征-该历史地震数据的频域特征的耦合关系作为一个数据样本； 创建阶梯权重模型； 将多个历史地震数据对应的数据样本按照随机比例划分为训练集和测试集； 将训练集中的数据样本输入阶梯权重模型以训练阶梯权重模型，得到训练后的阶梯权重模型；训练后的阶梯权重模型具有根据输入的地震数据自动输出该地震数据的不同时域特征对应的阶梯权重以及该地震数据的不同频域特征对应的阶梯权重的能力； 将测试集输入训练后的阶梯权重模型，以验证训练后的阶梯权重模型是否合格； 其中，将训练集中的数据样本输入阶梯权重模型以训练阶梯权重模型，得到训练后的阶梯权重模型，包括： 设置多个地震分级及每一个地震分级对应的范围阈值； 按照地震分级对应的范围阈值将所有的训练样本划分为多组训练样本； 对于每一组训练样本，按照地震震级将该组所有的训练样本从大到小依次进行排序，选取出每一组训练样本中位于前B个的训练样本；将每一组前B个的训练样本记为一组去噪样本，得到多组去噪样本； 选取一组去噪样本并获取该组每一个去噪样本的所有时域特征和所有频域特征； 计算每一个时域特征的出现频率和每一个频域特征的出现频率； 获取位于前X个的时域特征以及位于前Y个的频域特征；将被选中的特征记为重要特征； 设置阶梯权重及每一个阶梯权重的赋值范围； 基于每一个阶梯权重的赋值范围为每一个重要特征赋予对应的阶梯权重； 返回选取一组去噪样本，直至每一组去噪样本均被选取完成，得到每一组去噪样本的所有重要特征对应的阶梯权重； 创建地震信号分类模型； 将融合特征输入地震信号分类模型以训练地震信号分类模型，得到训练后的地震信号分类模型；训练后的地震信号分类模型具有根据输入的地震数据输出该地震数据对应的地震类型的能力； 采集实时地震数据，并将实时地震数据输入至训练后的地震信号分类模型，以获取该实时地震数据的地震类型。

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中国地质科学院地球物理地球化学勘查研究所，其通讯地址为：300300 天津市东丽区东丽湖华纳景湖花园5-2-201、5-2-202室；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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