简介： 本发明提供了一种半监督的盾构隧道掌子面地质类型预测方法及系统，包括如下步骤：从机器数据中筛选出与地质条件有关的机器参数；对筛选出的机器参数进行预处理；根据预处理后的机器参数构造无标签数据集和带标签数据集；建立预测隧道掌子面地质条件的半监督框架，得到地质特征提取器和特征分类器；利用带约束的DenseNet自编码网络与无标签数据集训练地质特征提取器；利用深度神经网络与带标签数据集训练地质特征分类器，最终实现对掌子面前方地质类型的预测。本发明具有更高的分类精度和更好的泛化性能，能更有效地指导盾构施工，提高盾构掘进效率。