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申请/专利权人：中国石油天然气股份有限公司
摘要：本发明涉及地球物理勘探中地震数据处理技术领域，特别是涉及一种基于迁移学习的初至波自动拾取方法，包括筛选源域模型；形成样本文件，对样本文件进行预处理；对样本文件进行标注；搭建迁移学习神经网络模型；训练并验证适应于目标域的迁移学习神经网络模型；利用训练好的迁移学习神经网络模型，对目标域的数据进行分割，通过并行计算进行预测并输出。通过本拾取方法，能有效解决利用深度学习神经网络在相似地震数据进行初至拾取时，需要大量样本数据和模型构建效率不高的问题。
主权项：1.一种基于迁移学习的初至波自动拾取方法，其特征在于：包括以下步骤：S1.从已经构建好的源域模型集合中筛选所需的源域模型；S2.选择目标域地震数据进行地震初至波拾取，形成样本文件，对样本文件进行预处理；S3.对样本文件进行标注；S4.加载筛选得到的源域模型，利用源域模型和目标域的样本文件对源域模型进行调整，将不需要训练的层设定为冻层，需要调整的层设定为训练层，搭建迁移学习神经网络模型；S5.训练并验证适应于目标域的迁移学习神经网络模型；S6.利用训练好的迁移学习神经网络模型，对目标域的数据进行分割，通过并行计算进行预测并输出。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国石油天然气股份有限公司 一种基于迁移学习的初至波自动拾取方法
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