一种基于卷积神经网络的大地电磁非线性反演方法

    公开(公告)号:CN111812732A

    公开(公告)日:2020-10-23

    申请号:CN202010605022.6

    申请日:2020-06-29

    Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的大地电磁非线性反演方法,将卷积神经网络运用于地球物理领域的大地电磁反演,将采集到的某一个观测数据作为卷积神经网络的输入,将地电模型参数作为网络的输出,采用深层网络模型,能对复杂非线性数据实现更加精准的映射,避免了对原始数据的复杂前期预处理,同时具有权值共享网络结构,能够大大降低网络模型的复杂度。并且,原始输入数据通过卷积可以实现数据不同特征的提取,以挖掘出数据更深层次的信息;池化在卷积之后,通过池化可降低特征面的分辨率来获得空间不变性特征,降低网络的规模,同时起到二次特征提取的作用。

    一种基于地震映像数据的高精度岩溶识别方法

    公开(公告)号:CN111708084A

    公开(公告)日:2020-09-25

    申请号:CN202010288176.7

    申请日:2020-04-13

    Abstract: 一种基于地震映像数据的高精度岩溶识别方法,以有效提高利用地震映像数据识别岩溶发育位置的精度,而且操作更简单、实现过程更为合理。包括如下步骤:①对地震映像原始数据进行预处理得到能量相对均衡、无明显噪声干扰的地震映像剖面;②利用Wigner-Ville分布改进算法,对所有的地震数据道逐一进行时频分析获得各个地震道高精度的时间-频率能量分布,逐点求取时频分布的一阶矩,该一阶矩即为各时间点的高精度的瞬时频率;③将高精度的瞬时频率用变密度的彩色剖面显示,观察剖面上频率变低的区域,确定岩溶的时间位置。

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