论文摘要
卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）是一种基于数据驱动的学习算法,简化了传统从特征提取到分类的两阶段式处理任务,被广泛应用于计算机科学的各个领域.在标注数据不足的地震数据去噪领域,CNN的推广应用受到限制.针对这一问题,本文提出了一种基于数据生成和增广的地震数据CNN去噪框架.对于合成数据,本文对无噪地震数据添加不同方差的高斯噪声,增广后构成训练集,实现基于小样本的CNN训练.对于实际地震数据,由于无法获得真实的干净数据和噪声来生成训练样本集,本文提出一种直接从无标签实际有噪数据生成标签数据集的方法.在所提出的方法中,我们利用目前已有的去噪方法从实际地震数据中分别获得估计干净数据和估计噪声,前者与未知的干净数据具有相似纹理,后者与实际噪声具有相似的概率分布.人工合成数据和实际数据实验结果表明,相较于F-X反褶积,BM3D和自适应频域滤波算法,本文方法能更好地压制随机噪声和保护有效信号.最后,本文采用神经网络可视化方法对去噪CNN的机理进行了探索,一定程度上解释了网络每一层的学习内容.
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 王钰清,陆文凯,刘金林,张猛,苗永康
关键词: 卷积神经网络,数据增广,地震噪声压制,神经网络可视化
来源: 地球物理学报 2019年01期
年度: 2019
分类: 基础科学
专业: 地质学,地球物理学
单位: 清华大学人工智能研究院,智能技术与系统国家重点实验室,北京信息科学与技术国家研究中心,清华大学自动化系
基金: 国家自然科学基金项目(41674116)资助
分类号: P631.4
页码: 421-433
总页数: 13
文件大小: 7611K
下载量: 456
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