基于CNN技术的探地雷达线测图分类解释模型被引量：1

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摘要针对隧道地质超前预报过程中GPR(Ground Penetrating Radar)线测图分类解释准确率不高的问题,本文在深度学习模型Lenet的基础上,根据GPR线测图的尺寸特点设计了Lenet-6。Lenet-6在Lenet低隐含层部分新增一个卷积层和一个子采样层。通过深入研究Lenet-6低隐含层,给出了卷积层核函数选取的一般准则。仿真实验结果表明:在相同的迭代次数下,Lenet-6比Lenet具有更高的分类准确率。本文模型可为制定隧道施工和开挖计划提供科学合理的依据。

作者郭玉锦陈旭阳赵耀华

机构地区轻工业钟表研究所西北工业大学航海学院

出处《公路交通科技（应用技术版）》 CSCD 北大核心 2017年第7期177-179,共3页

关键词隧道地质超前预报探地雷达深度学习 CNN

分类号 U452.11 [建筑科学—桥梁与隧道工程]

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