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申请/专利权人：吉林大学
摘要：本发明涉及一种基于卷积神经网络的地震数据压缩感知方法，包括：建立地震剖面数据集；构建网络模型，所述网络模型包括采样网络、初始重构网络、深度重构网络；采用训练数据集训练网络模型，训练完成后，保存网络模型，将需要处理的地震数据输入到训练好的模型中压缩采样并重构，输出重构地震剖面图、重构信噪比和重构误差。本发明考虑到测量矩阵与原始数据之间的相关性，自适应地生成测量矩阵，并通过重构网络重构数据。相比于传统压缩感知方法的线性随机压缩方式和重构方法，本发明有更高的重构信噪比和更低的误差。
主权项：1.一种基于卷积神经网络的地震数据压缩感知方法，其特征在于，该方法包括：S1：对原始地震数据集进行处理，生成统一尺寸的地震剖面图数据，将地震剖面图数据分为训练集、验证集和测试集；S2：构建网络模型，所述网络模型包括采样网络、初始重构网络、深度重构网络；S3：采用S1中的训练数据集训练网络模型，训练完成后，保存网络模型，将需要处理的地震数据输入到训练好的模型中压缩采样并重构，输出重构地震剖面图、重构信噪比和重构误差。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 吉林大学 一种基于卷积神经网络的地震数据压缩感知方法
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