[發明專利]一種多模態數據中間層融合全連接地質圖預測模型的處理方法

在審

• 申請號: 202011029251.4
• 申請日: 2020-09-27
• 公開（公告）號: CN112163374A
• 公開（公告）日: 2021-01-01
• 發明（設計）人: 李超嶺;劉園園;孫鈺;李豐丹;付偲;劉暢;呂霞
• 申請（專利權）人: 中國地質調查局發展研究中心
• 主分類號: G06F30/27
• 分類號: G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62;G06F16/29
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1.一種多模態數據中間層融合全連接地質圖預測模型的處理方法，其特征在于，包括：

對證據數據進行補值和歸一化處理；

根據訓練采樣點坐標從處理后的證據數據中讀取數據信息；

獲取訓練采樣點基礎數據與遙感數據；

判斷所述數據是否一次性讀入內存，如果是，直接輸入模型訓練，如果否，從數據存儲路徑分組輸入模型訓練。

2.根據權利要求1所述的多模態數據中間層融合全連接地質圖預測模型的處理方法，其特征在于，所述對證據數據進行補值，包括：

讀取遙感數據為數據矩陣，記為A；

創建與基礎數據處理范圍一致的數據矩陣，矩陣內數據初始值均為0，該數據矩陣記為B；

從A的左下角開始逐行讀取與基礎數據處理范圍一致的數據并將數據存儲至B中相應的位置；

若B中矩陣上半部分有數據為0，則將該數據替換為其所在列的第一個不為0的值，若B中矩陣下半部分有數據為0，則將該數據替換為其所在列的最后一個不為0的值；

若B中矩陣左半部分有數據為0，則將該數據替換為其所在行的第一個不為0的值，若B中矩陣右半部分有數據為0，則將該數據替換為其所在行的最后一個不為0的值；

B為補值過后的證據數據。

3.根據權利要求2所述的多模態數據中間層融合全連接地質圖預測模型的處理方法，其特征在于，所述歸一化處理采用算法：

其中，X表示基礎數據或遙感數據在每個通道或者每類化學元素上讀取到的數據，X_MIN表示數據矩陣X中的最小值，X_MAX表示數據矩陣X中的最大值。

4.根據權利要求1所述的多模態數據中間層融合全連接地質圖預測模型的處理方法，其特征在于，所述模型包括：

輸入層：將訓練采樣點的基礎數據和遙感數據同時通過輸入層輸入到全連接混合輸入模型；

基礎數據特征提取層：該特征提取層由三個全連接層構成，通過全連接神經網絡進行全連接操作，利用權重值來提取網絡特征即基礎數據特征，將原始數據轉化為高維特征表達；

遙感數據特征提取層：該特征提取層由三個全連接層構成，通過全連接神經網絡進行全連接操作，利用權重值來提取網絡特征即遙感數據特征，將原始數據轉化為高維特征表達；

融合層：將基礎數據特征與遙感數據特征進行特征融合；

全連接層：利用全連接神經網絡獲取基礎數據和遙感數據在高維空間上的共性特征；

輸出層：輸出采樣點預測為各類的概率值。