本发明涉及一种基于电阻率法的地质灾害多模态监测数据融合成像方法,其特征在于,以电阻率监测数据为一个完整的模态子空间,以包括水位、深部位移和土壤湿度的空间和时间不连续的数据方式为不完整模态数据集,通过图规则化因子来编码数据的几何结构保证每个模态数据的局部相似性;融合深度学习和不完整多模态分析,构建融合模态深度神经网络和不完整多模态矩阵分解的深度语义匹配模型,通过联合深度矩阵分解、优化,以及逐层模态语义匹配、更新,得到多模态数据的深度语义匹配特征,其中,完成共享空间内不完整多模态数据至少包括分类、聚类的分析。提高滑坡渗流场、地质体结构场和耦合产生的深部位移场动态变化反演剖面的有效性。
声明:
“基于电阻率法的地质灾害多模态监测数据融合成像方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究,如用于商业用途,请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)