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基于ECA-MSCB ResNet的不均衡岩性识别
1
作者
裴谋
李波
胡勇
《科学技术与工程》
北大核心
2025年第22期9398-9407,共10页
为了改善由于地质数据类别不均衡导致的岩性预测精度不高的问题,提出了一种ECA-MSCB ResNet模型,集成高效通道注意力机制(efficient channel attention,ECA)和多尺度卷积块(multi-scale convolutional block,MSCB)于传统的ResNet架构中...
为了改善由于地质数据类别不均衡导致的岩性预测精度不高的问题,提出了一种ECA-MSCB ResNet模型,集成高效通道注意力机制(efficient channel attention,ECA)和多尺度卷积块(multi-scale convolutional block,MSCB)于传统的ResNet架构中,实现了对岩性数据特征的高效提取和表征。针对岩性类别不均衡的问题,在模型训练过程中引入先验概率平衡logit偏差,改进焦点损失函数,以提升对少数类岩性的识别能力。实验结果表明,基于ECA-MSCB ResNet的模型在地质岩性不均衡数据集上表现良好,与原ResNet模型相比,平均预测准确率提升约7.45%,与随机森林相比提升27.33%,特别是在少数类岩性的识别上取得了显著进步,平均提高约17.9%。同时,本文模型在公开数据集上表现良好,F_(1)-score达到75.77%。此外,本文模型识别准确率高于目前主流方法,在地质不均衡岩性识别领域具有良好的应用价值。
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关键词
岩性预测
测井数据
不均衡数据
eca-mscb
ResNet
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职称材料
题名
基于ECA-MSCB ResNet的不均衡岩性识别
1
作者
裴谋
李波
胡勇
机构
中南民族大学计算机学院
长江大学资源与环境学院
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2025年第22期9398-9407,共10页
基金
长庆油田校企合作项目(2022-10897)。
文摘
为了改善由于地质数据类别不均衡导致的岩性预测精度不高的问题,提出了一种ECA-MSCB ResNet模型,集成高效通道注意力机制(efficient channel attention,ECA)和多尺度卷积块(multi-scale convolutional block,MSCB)于传统的ResNet架构中,实现了对岩性数据特征的高效提取和表征。针对岩性类别不均衡的问题,在模型训练过程中引入先验概率平衡logit偏差,改进焦点损失函数,以提升对少数类岩性的识别能力。实验结果表明,基于ECA-MSCB ResNet的模型在地质岩性不均衡数据集上表现良好,与原ResNet模型相比,平均预测准确率提升约7.45%,与随机森林相比提升27.33%,特别是在少数类岩性的识别上取得了显著进步,平均提高约17.9%。同时,本文模型在公开数据集上表现良好,F_(1)-score达到75.77%。此外,本文模型识别准确率高于目前主流方法,在地质不均衡岩性识别领域具有良好的应用价值。
关键词
岩性预测
测井数据
不均衡数据
eca-mscb
ResNet
Keywords
lithology identification
logging data
imbalanced data
eca-mscb
ResNet
分类号
TN911.34 [电子电信—通信与信息系统]
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于ECA-MSCB ResNet的不均衡岩性识别
裴谋
李波
胡勇
《科学技术与工程》
北大核心
2025
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