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洋底高原向大陆盆地转化—人工智能识别磁条带
ID：1141
View Protection：ATTENDEE
Updated Time：2024-04-11 12:16:53 Hits：1628
Poster Presentation
Start Time：2024-05-18 08:40（Asia/Shanghai）
Duration：1min
Session：SP 张贴报告专场 »
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Abstract
洋底高原是海洋中最大的火山构造，往往俯冲不下去而留在地表，逐步形成大陆盆地基底，这个是重要的地球洋陆演化问题。大陆盆地基底的一些主要特征和洋底高原类似，例如地壳结构和化学组分。我们研究利用地磁异常特征作为对比的主要依据，引入深度学习，基于卷积神经网络方法自动识别磁条带，运用SegNet模型对磁异常曲线数据进行图像分割，进而实现磁条带的自动划分或识别，并改进 UNet 神经网络模型以适应高复杂度、低稠密度的数据预测任务。另外，重新设计损失函数与性能度量标准，提出一种半监督训练模式，将高精度地磁数据作为全监督任务输入指导模型对低精度地磁数据进行预测。本研究采用人工智能识别磁条带的方法来研究洋底高原和大陆盆地基底的地磁异常特征，通过对比分析揭示两者之间的关联以及相互转化，对认识洋陆岩石圈的形成以及洋陆间构造转化具有重要意义
Keywords
洋底高原，大陆盆地基底，磁条带，人工智能，u-net神经网络模型
Speaker
刘定洲
硕士研究生 中国科学院大学南海海洋研究所Submission Author
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Important Date
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Conference Date
May 17
2024
toMay 20
2024
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Mar 31 2024
Draft paper submission deadline
-
Mar 31 2024
Contribution Submission Deadline
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May 20 2024
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