【摘 要】
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针对奇异值分解(SVD)去噪中有效信号重构阶次难以确定的问题,论文提出基于K-K(Kohonen-K-means)神经网络的单道SVD地震噪声联合压制方法。搭建K-K神经网络,对单道数据重构矩
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针对奇异值分解(SVD)去噪中有效信号重构阶次难以确定的问题,论文提出基于K-K(Kohonen-K-means)神经网络的单道SVD地震噪声联合压制方法。搭建K-K神经网络,对单道数据重构矩阵分解所得奇异值进行无监督聚类,以确定有效信号重构阶次。经验证,该方法针对浅地层地震数据,无须反复试验对比,依据数据本身即可实现强周期性噪声和随机噪声的同时压制,减少多依靠操作者经验的情况,同时加强非水平同相轴去噪效果。
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