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一种基于多任务学习的地震数据处理方法和装置 

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申请/专利权人:中国海洋大学

摘要:本发明涉及海洋地球物理勘探技术领域,提供了一种基于多任务学习的地震数据处理方法和装置,所述方法包括:获取训练数据;构建多任务学习模型,所述多任务学习模型包括:自编码器和多任务多层感知机,所述多任务多层感知机在隐式空间中多任务同步处理地震数据;将所述输入地震数据输入所述多任务学习模型进行训练,得到训练后的多任务学习模型;将待处理的原始地震数据输入所述训练后的多任务学习模型,获取处理后的地震数据。本发明运用多任务学习方法,将地震数据处理中的去噪、数据重构和拓频任务集成到一个模型中,利用各任务间的数据关联性,共享底层特征提取器来提高数据处理的效率和准确性。

主权项:1.一种基于多任务学习的地震数据处理方法,其特征在于,所述方法包括:获取训练数据,所述训练数据为地震数据,所述地震数据包括输入地震数据和标签地震数据;构建多任务学习模型,所述多任务学习模型包括:自编码器和多任务多层感知机,自编码器包括编码器和解码器,所述编码器将所述输入地震数据编码为隐式空间上的隐码特征矢量,所述隐码特征矢量为存在含噪声、缺失道和缺失低频信息的一项或多项问题的隐码特征矢量;所述多任务多层感知机将所述隐码特征矢量转换为处理后的隐码特征矢量;所述解码器将所述处理后的隐码特征矢量解码为输出数据;所述多任务多层感知机包括去噪模块、数据重构模块和拓频模块,所述多任务多层感知机在隐式空间中多任务同步处理地震数据,对输入的存在含噪声、缺失道和缺失低频信息的一项或多项问题的隐码特征矢量进行处理,获得无噪声、无缺失道且含低频信息的隐码特征矢量;所述编码器包括3个卷积模块,分别为第一卷积模块、第二卷积模块和第三卷积模块,参考经典的VGG网络架构设计编码器卷积模块的通道数,所述第一卷积模块的输入通道数为2,输出通道数为32,然后在每个卷积模块后将输出通道数翻倍,最终达到128个输出通道;每个卷积模块包括四层,其中,第一层为卷积层,第二层为最大池化层,第三层为批量归一化层,第四层为ReLU激活函数层;所述去噪模块、数据重构模块和拓频模块分别包括5层全连接层,所述全连接层的神经元个数分别设置为128,256,512,256,128;所述去噪模块的激活函数为ReLU激活函数;所述数据重构模块和拓频模块的激活函数为Sigmoid激活函数或Tanh激活函数;所述解码器包括6个转置卷积模块,每个转置卷积模块包括三层,第一层为转置卷积层,第二层为批量归一化层,第三层为ReLU激活函数层;将所述输入地震数据输入所述多任务学习模型进行训练,得到训练后的多任务学习模型;将待处理的原始地震数据输入所述训练后的多任务学习模型,获取处理后的地震数据。

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