[发明专利]一种基于深度学习的沙漠地震勘探随机噪声建模方法有效
| 申请号： | 202210150265.4 | 申请日： | 2022-02-18 |
| 公开（公告）号： | CN114545504B | 公开（公告）日： | 2023-05-09 |
| 发明（设计）人： | 林红波;刘宇轩;叶文海 | 申请（专利权）人： | 吉林大学 |
| 主分类号： | G01V1/36 | 分类号： | G01V1/36;G06F17/11;G06N3/08 |
| 代理公司： | 长春吉大专利代理有限责任公司 22201 | 代理人： | 邵铭康;朱世林 |
| 地址： | 130012 吉林省长春市*** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 摘要： | 一种基于深度学习的沙漠地震勘探随机噪声建模方法属信号建模技术领域，本发明建立的深度随机噪声波动方程神经网络由多个随机噪声波动方程神经网络单元叠加而成，每个单元由一个可学习的卷积层和一个符号回归神经网络构成，以随机噪声为输入，首先使用微分卷积核近似微分算子，然后通过符号回归神经网络学习微分项之间的非线性响应，采用拟牛顿优化器逐级更新网络，学习随机噪声长时间的动态变化，最后得到控制随机噪声传播的波动方程解析形式；本发明能够利用少量数据很好地学习沙漠地震勘探随机噪声动力学模型，所模拟的随机噪声与实际复杂随机噪声具有相似的特性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 沙漠 地震 勘探 随机 噪声 建模 方法 | ||
【主权项】：
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