[發明專利]基于多尺度卷積自編碼神經網絡的地震隨機噪音壓制方法在審
| 申請號： | 202010438321.5 | 申請日： | 2020-05-21 |
| 公開（公告）號： | CN111580161A | 公開（公告）日： | 2020-08-25 |
| 發明（設計）人： | 陳偉;宋輝 | 申請（專利權）人： | 長江大學 |
| 主分類號： | G01V1/36 | 分類號： | G01V1/36 |
| 代理公司： | 武漢開元知識產權代理有限公司 42104 | 代理人： | 陳家安 |
| 地址： | 430100 湖北省*** | 國省代碼： | 湖北;42 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 基于 尺度 卷積 編碼 神經網絡 地震 隨機 噪音 壓制 方法 | ||
【權利要求書】：
1.一種基于多尺度卷積自編碼神經網絡的地震隨機噪音壓制方法，其特征在于，包括以下步驟：
S1，地震數據預處理：對原始地震數據進行分塊處理；
S2，建立神經網絡模型：搭建多尺度卷積自編碼神經網絡模型，用于地震隨機噪音壓制；
所述多尺度卷積自編碼神經網絡模型的結構包括：
輸入層：用于輸入原始地震數據；
編碼框架與解碼框架：編碼框架用于壓縮輸入，它由三層卷積層和池化層組成；解碼框架用于重建輸入，它由三層卷積層和上采樣層組成；
輸出層：用于輸出去噪地震數據；
S3，去噪：將步驟S1中預處理后的地震數據輸送到步驟S2中的多尺度卷積自編碼神經網絡模型中，模型的輸出數據為去噪地震數據。
2.根據權利要求1所述的一種基于多尺度卷積自編碼神經網絡的地震隨機噪音壓制方法，其特征在于：編碼框架的每個卷積層跟著一個非線性函數ReLU。
3.根據權利要求1或2所述的一種基于多尺度卷積自編碼神經網絡的地震隨機噪音壓制方法，其特征在于：在每一層卷積層組合使用不同尺寸的卷積核。
4.根據權利要求1所述的一種基于多尺度卷積自編碼神經網絡的地震隨機噪音壓制方法，其特征在于：所述多尺度卷積自編碼神經網絡模型中，損失函數為均方差損失函數：
J表示損失函數，W與b代表權重和偏置，y表示輸入數據，表示輸出數據，P、P2表示概率。
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