【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及重震联合反演，具体为基于卷积神经网络的重震联合反演方法。
技术介绍
1、重震联合反演是一种综合利用地震数据和地理信息进行地下结构推断的方法，具有多方面的用途，可用于深入了解地下结构，包括地壳和上地幔的性质、分布、变化等，为地质学和地球物理学的研究提供重要信息，还可以联合反演地震波数据和其他地理信息，可以更准确地监测地下地质结构的变化，有助于预测地震活动和理解地震机制。
2、一般的，重震联合反演方法在一些方面会存在一些缺陷，比如面临数据整合的限制，因为不同数据源的格式、坐标系统等差异较大，导致整合过程复杂且容易引入误差，而且在提取空间特征时可能受到分辨率的限制，无法捕捉地下结构的复杂性，导致模型的准确性受到影响，难以直观地传达地下结构的信息，对决策者和公众的理解产生局限，具有地理可视化局限性，且对空间关联性理解不足，缺乏深度学习的优势。
3、综上，需要提出基于卷积神经网络的重震联合反演方法来解决上述问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供基于卷...
【技术保护点】
1.基于卷积神经网络的重震联合反演方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于卷积神经网络的重震联合反演方法，其特征在于：
3.根据权利要求2所述的基于卷积神经网络的重震联合反演方法，其特征在于：
4.根据权利要求3所述的基于卷积神经网络的重震联合反演方法，其特征在于：
5.根据权利要求4所述的基于卷积神经网络的重震联合反演方法，其特征在于：
6.根据权利要求5所述的基于卷积神经网络的重震联合反演方法，其特征在于：
7.根据权利要求6所述的基于卷积神经网络的重震联合反演方法，其特征在于：
【技术特征摘要】
1.基于卷积神经网络的重震联合反演方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于卷积神经网络的重震联合反演方法，其特征在于：
3.根据权利要求2所述的基于卷积神经网络的重震联合反演方法，其特征在于：
4.根据权利要求3所述的基于卷积神经网络...
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