简介： 本发明涉及人工智能领域，具体涉及一种基于神经网络的文件类型匹配方法和数据智能录入方法，旨在解决人工识别并上传数据时效率太低的问题。本发明的基于神经网络的文件类型匹配方法包括：解析待匹配文件，构建第一结构化数据；将第一结构化数据输入到文件类型匹配模型，得到待匹配文件的类型。其中，待匹配文件为地震地质勘探中获取的数据文件；待匹配文件的类型包括井头文件、井轨迹文件、分层文件或岩性文件。本发明的数据智能录入方法包括：采用上述文件类型匹配方法，判断待录入文件的类型；确定待录入文件中每列数据的字段名；根据待录入文件的类型和每列数据的字段名，将待录入文件中的数据上传到数据资源池。本发明极大地提高了上传效率。