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基于深度学习的地下实验室多源监测数据融合技术初探
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作者 王鹏 王驹 +2 位作者 黄树桃 王锡勇 马明清 《地质论评》 北大核心 2025年第S1期389-391,共3页
高放废物地质处置特别是地下实验室研发过程中的多源数据融合挖掘研究具有重要意义(Wang Ju et al.,2018)。然而,目前阶段尚未实现对研发过程中多源数据的融合挖掘与二次应用。针对上述问题,从地下实验室多源监测数据特点出发,在确定地... 高放废物地质处置特别是地下实验室研发过程中的多源数据融合挖掘研究具有重要意义(Wang Ju et al.,2018)。然而,目前阶段尚未实现对研发过程中多源数据的融合挖掘与二次应用。针对上述问题,从地下实验室多源监测数据特点出发,在确定地下实验室多源监测数据模型构建的基础上,结合深度学习技术,初步构建了地下实验室多源监测数据融合技术方法,并初步开展了数据融合设计,为处置库场址评价和安全评价等综合评价工作提供了新的研究思路。 展开更多
关键词 高放废物地质处置 地下实验室 多源监测数据 深度学习 数据融合设计
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