[发明专利]基于数据增广训练深度神经网络压制地震多次波的方法有效
| 申请号: | 202110160644.7 | 申请日: | 2021-02-05 |
| 公开(公告)号: | CN112946749B | 公开(公告)日: | 2022-05-20 |
| 发明(设计)人: | 胡天跃;王坤喜;安圣培;刘小舟;王尚旭;魏建新 | 申请(专利权)人: | 北京大学 |
| 主分类号: | G01V1/38 | 分类号: | G01V1/38;G01V1/28;G01V1/30 |
| 代理公司: | 北京万象新悦知识产权代理有限公司 11360 | 代理人: | 黄凤茹 |
| 地址: | 100871*** | 国省代码: | 北京;11 |
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| 摘要: | 本发明公布了一种基于数据增广训练深度神经网络压制地震多次波的方法,属于勘探地震信号处理技术领域,涉及地震资料多次波和随机噪声的压制以及一次波的重建。本发明设计具有卷积编码和卷积解码过程的深度神经网络,卷积编码过程用来学习训练集中地震数据的一次波特征,卷积解码过程能够利用这些特征来重建一次波和压制多次波。在训练阶段,包含多次波的原始数据和加入随机噪声的数据一起组成增广数据集,用该数据集来学习神经网络参数比只使用原始数据作为输入数据训练的神经网络能够取得更好的抗噪稳定性。 | ||
| 搜索关键词: | 基于 数据 增广 训练 深度 神经网络 压制 地震 多次 方法 | ||
【主权项】:
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