[发明专利]一种基于机器学习约束的密度突变界面反演方法及系统有效
| 申请号： | 202210583778.4 | 申请日： | 2022-05-27 |
| 公开（公告）号： | CN114676644B | 公开（公告）日： | 2022-08-23 |
| 发明（设计）人： | 徐铮伟;王绪本;王睿;梁生贤 | 申请（专利权）人： | 成都理工大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N20/00;G06F111/04 |
| 代理公司： | 北京东方盛凡知识产权代理事务所(普通合伙) 11562 | 代理人： | 刘芳 |
| 地址： | 610059 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种基于机器学习约束的密度突变界面反演方法及系统：构建初始盆地界面并随机生成扰动盆地界面数据集，对初始盆地界面和扰动盆地界面数据集进行哈达玛积运算，得到盆地界面数据集，对盆地界面数据集进行高等函数填充得到高分辨率密度界面模型数据集，通过正演计算得到模拟重力数据集，对模拟重力数据集进行变换并加权，得到低分辨率偏移密度界面模型数据集；优化偏移模型深度学习网络并映射，得到高分辨率约束密度界面先验模型，构建稳定非线性损失函数并进行正则化反演，得到高分辨率密度界面模型。本申请通过探索深度学习的输入方式以及学习模式，开展基于机器学习约束的密度突变界面反演方法研究，实现增强界面反演成像的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 约束 密度 突变 界面 反演 方法 系统 | ||
【主权项】：
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