[发明专利]一种联合深度学习的地震数据随机噪声压制方法有效
| 申请号： | 202010134754.1 | 申请日： | 2020-02-27 |
| 公开（公告）号： | CN111368710B | 公开（公告）日： | 2022-03-04 |
| 发明（设计）人： | 张岩;李新月;王斌;聂永丹;唐国维;赵建民;李井辉 | 申请（专利权）人： | 东北石油大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08;G01V1/30 |
| 代理公司： | 大庆禹奥专利事务所 23208 | 代理人： | 朱士文;杨晓梅 |
| 地址： | 163000 黑龙江省*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明属于地球科学技术领域，具体涉及一种联合深度学习的地震数据随机噪声压制方法，该方法的步骤为1、训练数据集预处理；2、样本标签准备；3、设计联合学习模型G的网络结构；4、设计损失函数；5、训练并保存网络模型；6、测试网络模型性能。通过波原子变换对地震数据波前纹理特征进行有效地稀疏表示，获取波原子域地震数据的纹理特征；将含噪声地震数据作为输入，波原子域数据和实际不含噪声数据的特征作为标签，构建空间域与波原子域联合深度学习网络结构。通过联合学习的方案解决地震数据特征提取不充分的问题，提高噪声压制效果。将空间域和波原子域的特征相结合，利用空间域与波原子域联合深度学习技术去除地震数据随机噪声。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 联合 深度 学习 地震 数据 随机 噪声 压制 方法 | ||
【主权项】：
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