[發明專利]基于L4

在審

• 申請號: 202210191246.6
• 申請日: 2022-02-28
• 公開（公告）號: CN114638157A
• 公開（公告）日: 2022-06-17
• 發明（設計）人: 岳靜楠;付麗華;方文倩;牛驍
• 申請（專利權）人: 中國地質大學（武漢）
• 主分類號: G06F30/27
• 分類號: G06F30/27;G06F17/16;G06K9/62;G06F119/02
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于L₄范數最大化正交字典的地震數據重建方法，其特征在于，包括：

S1：獲取地震數據Y^k；k表示重建的次數編號，初始值為1，最大值為Q；將地震數據Y^k分塊為多個缺失塊將各缺失塊拉成向量形成矩陣，提取訓練樣本Y^k′，i表示缺失塊的編號；

S2：獲取第k-1次重建時獲得的訓練好的正交字典

S3：將記為通過訓練樣本Y^k′計算獲得的梯度u為字典循環的次數，初始值為1，最大值為P；對梯度進行奇異值分解，獲得左奇異矩陣和右奇異矩陣

S4：通過左奇異矩陣和右奇異矩陣構建最近的正交矩陣，將梯度投影至最近的正交矩陣，計算獲得正交矩陣令u＝u+1；

S5：重復步驟S3至S4共P次，獲得正交矩陣令獲得第k次重建所需的訓練好的正交字典令u的值歸為1；

S6：將缺失塊和正交字典作為稀疏分解算法的輸入進行重建，獲得重建塊對所有重建塊的重疊部分進行平均計算，獲得地震數據Y^k+1；

S7：判斷k的值，若k＝Q則輸出重建后的地震數據；否則令k＝k+1并返回步驟S1。

2.根據權利要求1所述的基于L₄范數最大化正交字典的地震數據重建方法，其特征在于，步驟S3中，計算獲得的梯度的計算公式為

其中，T為轉置符號，表示求解的L₄范數目標函數，為求解目標函數需要滿足的條件。

3.根據權利要求1所述的基于L₄范數最大化正交字典的地震數據重建方法，其特征在于，步驟S3中，對梯度進行奇異值分解，獲得左奇異矩陣和右奇異矩陣具體的計算公式為：

其中，T為轉置符號，為對角矩陣，svd(·)為奇異值分解。

4.根據權利要求1所述的基于L₄范數最大化正交字典的地震數據重建方法，其特征在于，步驟S4中，正交矩陣的計算公式為：

其中，T為轉置符號。

5.根據權利要求1所述的基于L₄范數最大化正交字典的地震數據重建方法，其特征在于，步驟S6中，重建塊的計算公式為：

其中，Φ_λ為閾值算子，λ為閾值參數。

6.一種基于L₄范數最大化正交字典的地震數據重建系統，其特征在于，包括：

訓練樣本提取模塊，用于獲取地震數據Y^k；k表示重建的次數編號，初始值為1，最大值為Q；將地震數據Y^k分塊為多個缺失塊將各缺失塊拉成向量形成矩陣，提取訓練樣本Y^k′，i表示缺失塊的編號；

正交字典提取模塊，用于獲取第k-1次重建時獲得的訓練好的正交字典

梯度計算和奇異值分解模塊，用于將記為通過訓練樣本Y^k′計算獲得的梯度u為字典循環的次數，初始值為1，最大值為P；對梯度進行奇異值分解，獲得左奇異矩陣和右奇異矩陣

字典訓練循環模塊，用于通過左奇異矩陣和右奇異矩陣構建最近的正交矩陣，將梯度投影至最近的正交矩陣，計算獲得正交矩陣令u＝u+1；

正交字典構建模塊，用于重復梯度計算和奇異值分解模塊至字典訓練循環模塊共P次，獲得正交矩陣令獲得第k次重建所需的訓練好的正交字典令u的值歸為1；

地震數據重建模塊，用于將缺失塊和正交字典作為稀疏分解算法的輸入進行重建，獲得重建塊對所有重建塊的重疊部分進行平均計算，獲得地震數據Y^k+1；

重建循環判斷模塊，用于判斷k的值，若k＝Q則輸出重建后的地震數據；否則令k＝k+1并返回訓練樣本提取模塊。