【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，具体是指基于人工智能的地质勘测方法及系统。
技术介绍
1、地质勘测是指对地球表面和地下的地质结构、地质过程和资源分布进行系统观测、研究和分析的科学方法，针对传统的参数优化算法通常使用梯度下降等局部搜索算法，容易陷入局部最优解而无法找到全局最优解，同时存在鲁棒性低、可靠性低的问题；针对普通的损失函数无法处理不平衡的数据集或不平衡的类别的问题，如果某个类别的样本数量较少，损失函数可能会偏向于预测较多样本的类别，而忽略较少样本的类别，导致模型的性能下降。
技术实现思路
1、针对上述情况，为克服现有技术的缺陷，本专利技术提供了一种基于人工智能的地质勘测方法及系统，针对传统的参数优化算法通常使用梯度下降等局部搜索算法，容易陷入局部最优解而无法找到全局最优解，同时存在鲁棒性低、可靠性低的问题，本方案采用mecoa算法对训练完成的地质模型进行参数优化，通过优化地质模型的参数，可以使地质模型更加准确和可靠，帮助地质模型更快地收敛到最优解，通过参数优化，可以使地质模型更具鲁棒性，即对...
【技术保护点】
1.基于人工智能的地质勘测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的地质勘测方法，其特征在于：在步骤S1中，使用钻机进行钻探，收集地质样本，采用传感器收集地质参数，具体包括以下内容：
3.根据权利要求1所述的基于人工智能的地质勘测方法，其特征在于：在步骤S6中，使用训练集对地质模型进行训练，具体包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的基于人工智能的地质勘测方法，其特征在于：在步骤S7中，使用MECOA算法对训练完成的地质模型进行参数优化，具体包括以下步骤：
5.基于人工智能的地质勘测系...
【技术特征摘要】
1.基于人工智能的地质勘测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的地质勘测方法，其特征在于：在步骤s1中，使用钻机进行钻探，收集地质样本，采用传感器收集地质参数，具体包括以下内容：
3.根据权利要求1所述的基于人工智能的地质勘测方法，其特征在于：在步骤s6中，使用训练集对地质模型进行训练，具体包括以下步骤：
<...【专利技术属性】
技术研发人员：谭雨蕾，赵佳，丁言，张力元，黄健禹，李雪岩，吕岩，
申请(专利权)人：长春工程学院，
类型：发明
国别省市：
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