[发明专利]一种基于深度学习的多波地震信号人工智能匹配方法有效
| 申请号： | 202111001884.9 | 申请日： | 2021-08-30 |
| 公开（公告）号： | CN113721293B | 公开（公告）日： | 2022-07-01 |
| 发明（设计）人： | 徐天吉;凌里杨;冯博;许宏涛 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G01V1/28 | 分类号： | G01V1/28;G01V1/36;G06N20/00 |
| 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： | 本发明公开了一种基于深度学习的多波地震信号人工智能匹配方法。具体为：首先利用单波分层重采样，分数倍抽取转波横波(PS波)，将PS波初步压缩到纵波(PP波)时间域；搭建并训练CNN；选择保留CNN后8层卷积的所有卷积结果作为输出；对PS矩阵数据升维复制为三通道并进行归一化；将完整数据依据剖面信息分割为若干小数据体进行单独处理；将PP、PS数据输入网络，输出各自的特征矩阵；将PS数据复制为原始输出矩阵，输入神经网络得到输出特征矩阵；定义特征矩阵双加权损失函数，计算损失函数和输出矩阵的梯度，梯度下降更新输出矩阵，迭代更新；将输出矩阵三个通道的数据取平均值得到单通道数据，进行反归一化、降噪后得到最终的匹配数据。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 地震 信号 人工智能 匹配 方法 | ||
【主权项】：
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