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基于卷积神经网络的地震数据去混叠方法
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原文中文，约500字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种基于深度学习的地震速度反演方法，使用SVInvNet架构处理复杂信息，解决非线性地震速度反演的挑战。通过训练和测试，发现SVInvNet在不同规模的数据集上取得了优异的性能，并与全波形反演方法进行了比较分析。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于深度学习的地震速度反演方法。
- 研究针对不同规模的嘈杂和噪声较小的训练数据集。
- 引入了增强型的多连接编码器-解码器结构以处理复杂信息。
- 解决了非线性地震速度反演的挑战。
- 创建了多层次、错误和盐穹模型等多种地震速度模型。
- 研究了环境噪声和训练数据集大小对学习结果的影响。
- SVInvNet 在750到6000个样本的数据集上进行了训练。
- 使用包含12000个样本的大型基准数据集进行了测试。
- SVInvNet在基准数据集上取得了优异的性能，尽管参数较少。
- 与全波形反演（FWI）方法进行了比较分析，展示了模型的有效性。
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