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一种基于深度学习的主被动源地震数据联合反演方法技术
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文档序号:41872087
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本发明一种基于深度学习的主被动源地震数据联合反演方法,包括在训练和测试模型上,收集收据集;进行合成地震数据的模拟;建立具有双输入的神经网络结构;降采样后变换、嵌入处理,进行特征提取;提取浅层、中层和深层的特征,提供一个多尺度的特征空间;应用...
该专利属于吉林大学所有,仅供学习研究参考,未经过吉林大学授权不得商用。
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