基于生成对抗网络的地磁数据重建

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实测地磁数据常因测区不规则导致数据存在空缺。针对地磁数据大面积缺失情况下,现有地磁数据重建方法精度不高的问题,本文提出了一种基于生成对抗网络的地磁数据重建方法。首先,利用生成对抗网络的博弈特性,在深度学习训练中不断优化地磁数据的生成网络和鉴别网络,得到最优的地磁数据生成模型,最后利用该模型可以实现对中心区域存在空缺的地磁数据进行重建。理论模型和实测地磁数据的对比实验结果表明,本文方法的重建精度高于经典的Kriging法、最小曲率法和基于凸集投影的方法;尤其在数据的结构性特征缺失较多的情况下,本文方法
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