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龙图腾网获悉河海大学申请的专利基于条件式生成对抗网络的弹性参数高频成分恢复方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN113919480B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111041513.3，技术领域涉及：G06N3/0475；该发明授权基于条件式生成对抗网络的弹性参数高频成分恢复方法是由曾繁鑫;张宏兵设计研发完成，并于2021-09-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于条件式生成对抗网络的弹性参数高频成分恢复方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于条件式生成对抗网络的弹性参数高频成分恢复方法，包括：获取研究区的大尺度弹性参数信息，将研究区的大尺度弹性参数信息输入预先构建的条件式生成对抗网络，所述条件式生成对抗网络包括判别器D和生成器G，生成器G输出对应的包含高频成分的弹性参数信息。应用训练成功后的条件式生成对抗网络，只需提供研究区大尺度弹性参数信息，就能通过生成器输出包含大尺度弹性参数信息和符合研究区地质规律的小尺度弹性参数信息的高精度弹性参数信息，从而实现高精度弹性参数的恢复。提供精度更高的地震资料，更好地开展地震反演。

本发明授权基于条件式生成对抗网络的弹性参数高频成分恢复方法在权利要求书中公布了：1.基于条件式生成对抗网络的弹性参数高频成分恢复方法，其特征在于，包括： 通过两个自相关长度a，b、自相关角度θ、和粗糙度因子r表示： 其中△z、△x是水平和垂直方向上的空间偏移量，r＝0表示高斯类型，r＝1表示指数类型，r由0变为1模型会越来越粗糙；通过设置不同的自相关系数和模型参数实现非均匀的地质随机建模，由此建立局部弹性参数高频成分模型作为先验数据基础； 获取研究区的大尺度弹性参数信息，将研究区的大尺度弹性参数信息输入预先构建的条件式生成对抗网络，所述条件式生成对抗网络包括判别器D和生成器G，生成器G输出对应的包含高频成分的弹性参数信息 所述条件式生成对抗网络的构建过程包括： 根据研究区局部的详细地质资料数据建立局部随机弹性参数模型，并从中选取弹性参数数据作为训练数据，从训练数据中提取大尺度的弹性参数信息作为标签标记训练数据，被大尺度弹性参数信息标记的训练数据作为真实数据A；m； 所述条件式生成对抗网络的构建过程还包括： 使用随机的大尺度弹性参数信息标签进行标记，得到随机种子b；n； 所述条件式生成对抗网络的训练过程包括： 1、将真实数据A；m输入判别器D，并训练判别器D使它的输出为1； 2、将随机种子b；n输入生成器G，生成器G会输出一个被相同随机大尺度弹性参数信息n标记的生成数据B，将生成数据B；n输入判别器D，训练判别器D使它的输出为0； 3、再次将被随机大尺度弹性参数信息n标记的随机种子b；n输入生成器G，训练生成器G，使它所生成的生成数据B；n在输入判别器D后使判别的输出为1； 4、重复过程1～3，对所述生成对抗网络进行持续多轮训练； 当生成器G和判别器D的损失值都相对平稳时结束训练； 所述条件式生成对抗网络的构建过程包括：构建弹性参数高频成分模型； 所述弹性参数高频成分模型的构建过程包括：将研究区不同位置的大尺度弹性参数信息分别输入训练好的生成器中，输出研究区不同位置的弹性参数高频成分信息，将研究区不同位置的弹性参数高频成分信息合成，得到弹性参数高频成分模型。

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