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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利基于行波分解和机器学习的模量反演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：CN116028754B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202211594504.1，技术领域涉及：G06F17/10；该发明授权基于行波分解和机器学习的模量反演方法及系统是由冯原;马盛元;严福华;陈亮设计研发完成，并于2022-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于行波分解和机器学习的模量反演方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于行波分解和机器学习的模量反演方法及系统，包括：步骤S1：针对波动位移的成像采集位移场，生成基于行波分解的训练数据；步骤S2：构建复数协方差神经网络；步骤S3：建立行波分解模型生成的带噪训练数据集；步骤S4：利用训练好的网络进行反演和多频多方向融合。本发明通过构建复数协方差神经网络，利用行波分解模型生成的带噪训练数据集挖掘波场到弹性参数的映射算子，解决了带噪复杂波场的模量反演问题。

本发明授权基于行波分解和机器学习的模量反演方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于行波分解和机器学习的模量反演方法，其特征在于，包括： 步骤S1：针对波动位移的成像采集位移场，生成基于行波分解的训练数据； 步骤S2：构建复数协方差神经网络TWENN； 步骤S3：建立行波分解模型生成的带噪训练数据集； 步骤S4：利用训练好的网络进行反演和多频多方向融合； 在所述步骤S1中： 步骤S1.1：在局部均匀的假设下，不可压缩的各向同性介质中的波场为多个行波的合成： 其中，是空间位置向量,是在处的总波场,是总的行波个数，是第个行波的复振幅，是第个行波的单位传播方向,是局部复波数，是实波数，是与衰减有关的指数项；为虚数单位； 设置不同的行波个数、不同的复振幅、不同的传播方向和不同的模拟出一系列训练数据； 步骤S1.2：对波场加复高斯噪声： 其中，为单位复高斯噪声，为噪声强度； 步骤S1.3：对做频率的归一化： 加噪波场和归一化波数作为后续网络的训练集，为振动频率，为归一化复波数； 在所述步骤S2中： 步骤S2.1：网络的输入做协方差预处理，，其中为复波场； 步骤S2.2：复数全连接神经网络，网络中的权重和偏执均为复数，激活函数为： 其中，，为激活函数输入的复数，为待学习的实数参数，为的相角； 步骤S2.3：分成和两个估计结构分支，两个分支结构一样，输出层分别取实部和虚部作为最终输出，网络训练和推理两个分支独立进行。

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