【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，尤其涉及一种微体古生物沉积环境识别方法、装置、设备及介质。
技术介绍
1、已知的微体古生物主要有6种，分别是有孔虫、介形虫、牙形石、硅藻、孢粉、沟鞭藻。微体古生物形状比较类似，微体古生物种类识别，主要靠人员显微镜下或目视鉴定完成，受人员经验影响较大，目前还没有一种专门针对微体古生物的人工智能识别方法。不同种类微体古生物组合，是识别沉积环境的重要手段。同一种沉积环境对应的微体古生物组合具有多样性，根据鉴定出的微体古生物组合预测对应的沉积环境，预测结果准确性和可靠性受人员经验影响。
技术实现思路
1、本专利技术旨在至少在一定程度上解决相关技术局限性问题。为此，本专利技术提出一种微体古生物沉积环境识别方法、装置、设备及介质，能够准确进行微体古生物沉积环境识别。
2、一方面，本专利技术实施例提供了一种微体古生物沉积环境识别方法，包括以下步骤：
3、获取目标工区的微体古生物样品的形态特征参数矩阵；
4、其中，形态特征参数矩阵表征微体古生物样...
【技术保护点】
1.一种微体古生物沉积环境识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的微体古生物沉积环境识别方法，其特征在于，所述方法还包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的微体古生物沉积环境识别方法，其特征在于，所述成果资料还包括不同数据来源的微体古生物的形态特征以及该微体古生物属于各个微体古生物种类的种类概率；所述根据所述成果资料构建已标注种类概率的所述形态特征数据，基于所述形态特征数据整理得到训练集和验证集，包括以下步骤：
4.根据权利要求2所述的微体古生物沉积环境识别方法，其特征在于，所述利用所述训练集对所述多层神经网络...
【技术特征摘要】
1.一种微体古生物沉积环境识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的微体古生物沉积环境识别方法，其特征在于，所述方法还包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的微体古生物沉积环境识别方法，其特征在于，所述成果资料还包括不同数据来源的微体古生物的形态特征以及该微体古生物属于各个微体古生物种类的种类概率；所述根据所述成果资料构建已标注种类概率的所述形态特征数据，基于所述形态特征数据整理得到训练集和验证集，包括以下步骤：
4.根据权利要求2所述的微体古生物沉积环境识别方法，其特征在于，所述利用所述训练集对所述多层神经网络模型进行迭代训练，直至达到预设训练条件，得到所述机器学习模型，包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的微体古生物沉积环境识别方法，其特征在于，所述方法还包括以下步骤...
【专利技术属性】
技术研发人员：袁玮琳，吴庐山，严镔，崔振昂，付玉通，王嘹亮，刘斌，郭旭东，赵若思，郭丽华，王陆一，
申请(专利权)人：广州海洋地质调查局三亚南海地质研究所，
类型：发明
国别省市：
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