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龙图腾网获悉中国矿业大学(北京)申请的专利基于深度学习网络的土体密实状态等级分类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：CN119717004B 。

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：202411759703.2，技术领域涉及：G01V1/30；该发明授权基于深度学习网络的土体密实状态等级分类方法是由孟佳佳;郑晶设计研发完成，并于2024-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习网络的土体密实状态等级分类方法在说明书摘要公布了：本发明公布一种基于深度学习网络的土体密实状态等级分类方法。方法包括：获取土体密实状态等级分类情况；在目标区域布置检波器，基于面波勘探方法拾取频散曲线，拾取的频散曲线输入到土体密实状态等级分类的预测模型中，得到目标路段的土体密实状态等级分类情况；土体密实状态等级分类的预测模型的建立方法包括：获取训练样本，训练数据为构建地层结构与之对应的频散曲线、土质及其土体密实状态；将训练样本输入深度学习网络模型，训练后获得目标区域的土体密实状态等级分类模型。本发明提供的方法，无需对地下结构反演,效率高，而且能够有效避免由于个体差异带来的误差，从而能够准确可靠地对目标地段进行快速的土体密实状态等级划分。

本发明授权基于深度学习网络的土体密实状态等级分类方法在权利要求书中公布了：1.一种土体密实状态等级分类的方法，用于土体密实状态的分级，其特征在于， 通过神经网络建立土体密实状态等级预测模型，实现对目标区域地下不同深度的密实度进行预测和分级，包括如下步骤： 步骤一：通过前期调研目标区域及其周围的土质类型及其不同土质的密实度标准,Soild＝[Soild1,Soild2,…,Soildn],在对应的Vs速度下对应的土体密实状态标准为[Com1,Com2,…,Comn]； 步骤二：获取目标区域探测深度H；以D分层，N＝HD,得到N层；对于每层的速度和土质通过蒙特卡洛的方法进行随机生成N个地下结构模型； 步骤三：根据生成的地下结构模型，求取地下结构模型的理论频散曲线； 步骤四：根据生成的地下结构模型，反复计算步骤三，得到N个地下结构模型的N条理论频散曲线F＝[f1,f2,f3,…,fN]； 步骤五：根据生成的地下结构模型确定Soild_实际＝[Soild1_实际,Soild2_实际,…,SoildN_实际]和Vs_实际＝[[v11,v12],[v21,v22],…,[vN1,vN2]],由Soild和Vs确定对应的土体密实状态Com_实际＝[Com1_实际,Com2_实际,…,ComN_实际]； 步骤六：构建训练集F,Soild_实际,对应的标签为Com_实际； 步骤七：建立土体密实状态等级预测模型，其预测模型包含了共享特征层、土质嵌入层，对应的N层建立N个分支；每个分支包含一个分类器；其分类器由全连接层构成； 步骤八：对应的将F送入特征提取层；不同层厚的土质Soild_实际对应分别送入嵌入层；将共享的特征提取层和嵌入层拼接完后会得到对应的不同土层深度的分支；其分支是全连接层，对应的输出对应的土层对应的土体密实状态Com_实际； 步骤九：使用训练集对构建好的模型进行训练得到符合要求的土体密实状态等级预测模型； 步骤十：在目标区域布置检波器，对检波器数据进行分析处理得到频散能量图Eω,c； 步骤十一：在频散能量图Eω,c中拾取对应频率下速度的最大值得到频散曲线factual； 步骤十二：将目标区域的频散曲线送入训练好的模型得到目标区域的地下土体密实状态等级划分的预测情况。

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