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龙图腾网获悉北京大学申请的专利一种异常地震电信号快速检测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：CN121028190B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202511115264.6，技术领域涉及：G01V1/28；该发明授权一种异常地震电信号快速检测方法及系统是由黄清华;薛纪岩设计研发完成，并于2025-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种异常地震电信号快速检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公布了一种异常地震电信号快速检测方法及系统，系统包括：训练数据制作模块、神经网络搭建模块、神经网络训练模块、测试应用模块；针对地电场时序数据特征建立异常地震电信号快速检测神经网络模型；使用制作的合成数据训练神经网络模型；根据定义的网络性能评价指标选择合适的训练周期；将实测地电数据输入至训练完毕的异常地震电信号快速检测神经网络模型，从而检测出地电数据内被噪声淹没的有效异常地震电信号，实现海量地电场数据内隐含异常地震电信号的快速准确检测。

本发明授权一种异常地震电信号快速检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种异常地震电信号快速检测方法，其特征在于，针对地电场时序数据特征建立异常地震电信号SES快速检测神经网络模型；使用制作的合成数据训练神经网络模型；根据定义的网络性能评价指标选择训练周期；将实测地电数据输入至训练完毕的异常地震电信号快速检测神经网络模型，从而检测出地电数据内被噪声淹没的有效异常地震电信号；包括如下步骤： A.制作合成数据集；包括： 在SES原始数据与干净SES背景数据的相同时刻中，随机嵌入模拟SES数据； 通过调整模拟SES的能量幅值、持续时间及出现频次参数，反复将不同特征的人工模拟SES嵌入原始和干净背景数据中，构建合成数据集； 合成数据集样本包括：多个采样点的地电场原始数据和对应的干净的背景数据；二者在相同时间位置均已嵌入模拟SES数据； B.基于LSTM‑Former建立自编码器网络，即异常SES快速检测神经网络模型： 所构建的异常SES快速检测神经网络模型包括LSTM模块和多头注意力机制模块；其中，LSTM模块用于建模地电场数据中的时序依赖关系，以提取连续变化过程中的动态特征；多头注意力机制模块用于从多个角度捕捉不同时间步的地电场数据之间的远距离依赖关系，并对与任务密切相关的关键时间步自适应分配更高的关注权重，提升网络模型在异常SES检测任务中的建模能力与预测性能；该网络模型的输入和输出数据分别是嵌入模拟SES的地电场原始数据和对应的干净的背景场数据；输入与输出层的维度由地电场数据的时间采样点个数确定； C.训练网络模型： 基于步骤A生成的数据集训练步骤B构建的异常SES快速检测神经网络模型，得到训练好的神经网络模型； D.根据网络对测试集数据的预测结果与标签之间的拟合误差以及SES检测成功率，定量评估异常SES快速检测神经网络模型的反演效果和性能； E.利用训练好的异常SES快速检测神经网络模型，进行异常SES实测，实现快速、精准地提取地电数据内被强噪声淹没的异常SES。

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