【摘 要】
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为有效提高地震数据信噪比,通过卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的方法研究了地震勘探数据去除随机噪声问题。该方法包含17个卷积层,使用线性整流(rectified
【机 构】
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山东滨莱高速公路有限公司,山东大学齐鲁交通学院
【基金项目】
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山东省交通科技计划项目(2016B20)
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为有效提高地震数据信噪比,通过卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的方法研究了地震勘探数据去除随机噪声问题。该方法包含17个卷积层,使用线性整流(rectified linear unit,ReLU)激活函数避免梯度消失,使用批量标准化(batch normalization,BN)提高网络的泛化能力。所构建的网络应用残差学习策略,即输入为含噪地震正演叠前数据,输出为CNN网络学习获得的随机噪声。然后从地震记录中减去网络预测的噪声数据,从而达到去除随机噪声的目的
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