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[发明专利]基于字典学习正则化稀疏表示的地震信号恢复方法-CN201710768719.3有效
发明人：钱峰;畅京博;张飞笼;胡光岷 -专利权人：中油奥博（成都）科技有限公司
申请日： 2017-08-31 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G01V1/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于字典学习正则化稀疏表示的地震信号恢复方法，包括以下步骤：S1、将张量乘积方法应用于张量字典学习过程中，构建目标函数；S2、通过交替迭代算法求解张量稀疏系数；S3、通过拉格朗日对偶的方法训练张量字典；S4、迭代更新张量字典和张量稀疏系数，实现缺失地震信号的重构。本发明提出的基于字典学习正则化稀疏表示的地震信号恢复方法，首先在张量的分解中引入t‑product算子，在此基础上构造新的目标函数，然后分别通过ADM算法和拉格朗日对偶算法求解稀疏系数和张量字典，从而实现地震信号的稀疏编码，最终实现张量数据的稀疏表示和缺失地震信号的恢复，提高了地震数据重构的效果。
基于字典学习正则稀疏表示地震信号恢复方法

[发明专利]基于张量核范数正则化的地震信号恢复算法-CN201710768733.3有效
发明人：钱峰;陈全;张飞笼;胡光岷 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2017-08-31 - 公布日： 2020-11-24 - 主分类号： G01V1/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于张量核范数正则化的地震信号恢复算法，包括以下步骤：S1、构建基于Hankel张量核范数正则化的目标函数；S2、通过ADMM算法对目标函数求解。本发明根据叠前地震信号具有的相关性、冗余性、低秩性等特点，提出Hankel张量核范数正则化的方法来重构缺失的地震数据，该算法利用HTR‑SVD分解方法将Hankel矩阵的构造方式应用到张量核范数中，从而有效增加了张量数据块的相关性，提升了张量数据块的低秩性，解决了叠前地震信号出现整个切面缺失基本上不能复原的问题，使得该方法可以处理随机选取的工区数据，提高了处理缺失地震数据的鲁棒性和适应性；本发明在填充缺失数据的同时，能够压制信号中混入的噪声，提高信号的信噪比。
基于张量范数正则地震信号恢复算法

[发明专利]基于Segmental DTW的地震信号叠前道集拉平方法-CN201610783577.3有效
发明人：钱峰;张飞笼;陈岭;胡光岷 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2016-08-31 - 公布日： 2018-05-25 - 主分类号： G01V1/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Segmental DTW的地震信号叠前道集拉平方法。其包括采用DTW计算方法计算待校准道与基准道的最佳偏移量，计算待校准道与基准道的最佳匹配点振幅误差并采用LCMA计算方法求取最佳匹配点振幅误差中的关键段，将步骤B中关键段的平均偏移量作为该关键段的中心点偏移量并采用三次样条插值方法求取待校准道中各点的偏移量。本发明采用分段动态时间规整方法，将DTW计算方法应用于地震信号叠前道集匹配中，得到每个点的最佳匹配点，再利用LCMA计算方法求取自适应窗口的关键匹配段，然后通过三次样条插值得到每个点的偏移量，最后对叠前道集的每一道移动相应偏移量得到拉平后的道集，实现了叠前道集的精细拉平，避免出现断裂的现象。
偏移量拉平最佳匹配点地震信号校准三次样条振幅误差中心点偏移最佳偏移量规整断裂的匹配段再利用自适应对叠分段匹配精细移动

[发明专利]一种认知异构网络的动态频谱分配方法-CN201410334032.5有效
发明人：高洪元;欧振威;杜亚男;李晨琬;程君会;张飞笼 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2014-07-15 - 公布日： 2017-11-17 - 主分类号： H04W16/10 文献下载
摘要：本发明涉及一种认知异构网络的动态频谱分配方法，设置从量子和声集合中进行选择的概率HMCR，对基于量子和声的动态频谱方法进行初始化；对每个量子和声的量子音调进行测量得到和声库x和和声记忆库H，对每个和声进行适应度计算，对应的适应度值分别保存在Fit和Fit1中；若rand＜HMCR，则继承上一代量子和声的量子音调，启动量子旋转门产生新解；若rand＞HMCR，则随机生成一个Tent伪混沌序列，产生新的量子和声；依次对每个量子和声的量子音调进行测量得到其对应的和声，并进行适应度计算，替换Fit1中的对应适应度值；循环迭代输出和声记忆库H中的全局最优和声，全局最优和声映射得到的频谱分配矩阵A即为该认知异构网络的最优频谱分配方案。
一种认知网络动态频谱分配方法