基于卷积神经网的地震勘探随机噪声消减算法研究与实现.docx

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2025-01-07 发布于湖北
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基于卷积神经网的地震勘探随机噪声消减算法研究与实现

摘要

卷积神经网络是深度学习的一种代表性分析算法。是一种可以进行不变平移分类的包含卷积且计算有深度的前馈神经网络，可以进行监督和非监督学习，非常适用于处理图像信息和特征提取。卷积神经网只需要通过对输入信号进行卷积操作便可以提取信号特征，并且效果稳定没有额外特征工程的要求，对于削减地震勘探中的随机噪声是完全可行的。

文章首先对地震勘探原理进行了深入的研究，讨论了地震勘探的大致过程并简要介绍了同相轴的形成和两种常用的地震子波，在对卷积神经网络理论分析的基础上着重讨论了残差网络在地震勘探中消减随机噪声的应用。

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