基于深度学习的测量技术研究与应用  

作　　者：张瑞斌 李春彦 

机构地区：[1]北京帝测科技股份有限公司,北京102200

出　　处：《中文科技期刊数据库（文摘版）工程技术》2024年第6期0059-0062,共4页

摘　　要：测量技术是科学研究和生产实践中不可或缺的工艺环节,而近年来深度学习技术的飞速发展为测量技术的innovation提供了新的可能。在本研究中,我们尝试将深度学习技术应用于测量技术中,探寻其在提高测量精度和效率方面的作用。首先,我们采用深度学习算法构建特征认知和信息处理模型,进一步提升了测量数据的处理能力和精度。其次,我们结合实常性测量战略,通过构建深度神经网络进行高纬度复杂测量数据的学习和预测,显著提高了测量效率。研究结果显示,深度学习技术在测量技术中的应用大幅提高了测量的精度和效率,有望进一步推动测量技术的发展,提高科学研究和产业应用的水平。本研究的成果为深度学习在测量技术中的应用提供理论依据和实践指导,对于推动深度学习在更广泛领域内的应用具有重要的理论和实践意义。

关 键 词：深度学习 测量技术 特征认知 信息处理模型 实常性测量战略 

分 类 号：TE32[石油与天然气工程—油气田开发工程]