论文摘要
<正>1.引言由于野外采集情况或成本原因,实际采集到的地震数据中会出现缺失地震道的情况,缺失的地震道会影响偏移和反演的准确性。随着近些年深度学习在许多领域取得的进展,一些学者利用数据驱动的方法进行地震数据规则化研究,但目前的方法多为直接使用神经网络拟合缺失数据与原始数据的映
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文章来源
类型: 国内会议
作者: 陈凯,潘树林,陈竞一
来源: 2019年中国地球科学联合学术年会 2019-10-27
年度: 2019
分类: 基础科学,工程科技Ⅰ辑
专业: 地质学,地球物理学,矿业工程
单位: 西南石油大学,美国塔尔萨大学
分类号: P631.44
DOI: 10.26914/c.cnkihy.2019.065375
页码: 41-42
总页数: 2
文件大小: 376k
下载量: 6
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