| 地质雷达超前预测不良地质体图像的智能识别 |
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| 引用本文： | 孟陆波,李天斌,叶兴军.地质雷达超前预测不良地质体图像的智能识别[J].煤田地质与勘探,2009,37(2):59-62. |
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| 作者姓名： | 孟陆波 李天斌 叶兴军 |
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| 作者单位： | 1. 成都理工大学, 四川 成都 610059; |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金，教育部科学技术研究重点项目 |
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| 摘 要： | 采用GPR地质雷达进行隧道超前地质预报,当掌子面前方存在溶洞时,地质雷达时间剖面常出现双曲线特征图形。针对这一比较成熟的先验知识,提出采用神经网络模式识别方法自动识别地质雷达图像中的双曲线,以此实现智能预测掌子面前方溶洞这一不良地质体。结果表明,这一方法是可行的。
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| 关 键 词： | 地质雷达 溶洞 双曲线 神经网络 识别 |
| 收稿时间： | 2008-07-08 |
Intelligent identification of unfavorable geologic body by GPR image |
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| MENG Lubo,LI Tianbin,YE Xingjun.Intelligent identification of unfavorable geologic body by GPR image[J].Coal Geology & Exploration,2009,37(2):59-62. |
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| Authors: | MENG Lubo LI Tianbin YE Xingjun |
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| Institution: | 1. Chengdu University of Technology, Chengdu 610059, China;2. Chongqing Municipal Institute of Design, Chongqing 400015, China |
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| Abstract: | In the field of tunnel fore geological forecast,when karst caves exist in front of work face,the time sec-tion of GPR usually has hyperbola character.The paper,according to the mature knowledge,put forward a method using nerve network mode to identify hyperbola in GPR image and to realize intelligent forecasting of karst caves in the front of work face,the results indicate the method is feasible. |
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| Keywords: | GPR solution cavity hyperbola nerve network identify |
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