基于改进环形生成对抗网络的浅地层剖面去噪方法
张一
丁仁伟
赵硕
孙世民
韩天娇
山东科技大学地球科学与工程学院,山东青岛266590
摘要：为解决浅地层剖面数据噪声多、分辨率低问题,本文将环形生成对抗网络的方法应用于浅地层剖面资料的去噪,实现智能去噪.首先,选择具有特殊对称生成对抗网络循环机制以及"循环一致性"损失的环形生成对抗性网络,并对其进行结构改进,提升网络学习和训练的性能.然后,基于优化的浅地层剖面样本集训练网络,实现对于浅地层剖面数据随机噪声的去除,提升数据的信噪比.通过对实验和实际资料的试算,以及与传统带通滤波方法的对比,验证本文方法对浅地层剖面数据去噪的有效性和适应性.
关键词：人工智能浅地层剖面随机噪声数据去噪
分类号：O242(计算数学)P315(大地（岩石界）物理学（固体地球物理学）)P631(天文学、地球科学)
论文发表日期：2023-01-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：11( 15-25 )
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