[发明专利]一种基于深度学习的地震速度谱人工智能拾取方法有效
| 申请号： | 201810260667.3 | 申请日： | 2018-03-27 |
| 公开（公告）号： | CN108596327B | 公开（公告）日： | 2021-08-03 |
| 发明（设计）人： | 张昊;朱培民 | 申请（专利权）人： | 中国地质大学（武汉） |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武汉知产时代知识产权代理有限公司 42238 | 代理人： | 冯必发;金慧君 |
| 地址： | 430074 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习的地震速度谱人工智能拾取方法，基于速度谱具有图像的特点，通过卷积神经网络提取速度谱中能量团的特征，并从提取到的特征中计算出速度谱中能量团所对应的时间‑速度对序列的预测结果；再基于速度谱的时间序列特征，利用循环神经网络提取所述预测结果的时间与速度的关系特征，根据这些关系特征对所述预测结果进行修正，最终得到准确的时间‑速度对序列。本发明的有益效果：自动化程度高，有利于缩减地震资料处理的时间，基本上可以完全解放地震数据处理人员的智力和体力劳动。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 地震 速度 人工智能 拾取 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的地震速度谱人工智能拾取方法，其特征在于：基于速度谱具有图像的特点，通过卷积神经网络提取速度谱中能量团的特征，并从提取到的特征中计算出速度谱中能量团所对应的时间‑速度对序列的预测结果；再基于速度谱的时间序列特征，利用循环神经网络提所述取预测结果的时间与速度的关系特征，根据这些关系特征对所述预测结果进行修正，最终得到准确的时间‑速度对序列。
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