[发明专利]基于智能特征学习的叠后地震反射模式识别方法有效
| 申请号： | 201910789377.2 | 申请日： | 2019-08-26 |
| 公开（公告）号： | CN110471104B | 公开（公告）日： | 2021-03-16 |
| 发明（设计）人： | 钱峰;廖松杰;魏巍;胡光岷 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G01V1/28 | 分类号： | G01V1/28;G01V1/34 |
| 代理公司： | 成都虹盛汇泉专利代理有限公司 51268 | 代理人： | 王伟 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于智能特征学习的叠后地震反射模式识别方法，属于地震反射模式识别技术领域。本发明通过同步压缩小波变换对叠后地震信号进行时频域变换，得到高精度的频谱图，构建叠后地震数据矩阵，并对其进行非负矩阵分解从而得到叠后地震信号的特征，对得到的叠后特征进行分类并生成叠后地震相图。本发明对于叠后地震信号有非常好的特征表征能力，能从大量无标签数据中学习数据分布特性，从而达到了较高的叠后地震相反射模式识别能力。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 智能 特征 学习 地震 反射 模式识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于智能特征学习的叠后地震反射模式识别方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1、获取叠后地震信号，采用同步压缩小波变换(Synchrosqueezed WaveletTransform,SST)对所述叠后地震信号进行时频变换；/nS2、在时频域中构建数据矩阵；/nS3、对所述数据矩阵进行非负分解，得到叠后地震信号特征。/n
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