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油氣地震勘探數(shù)據(jù)重建與去噪——從稀疏表示到深度學(xué)習(xí) 讀者對(duì)象:從事地質(zhì)資源與地質(zhì)工程、地震信號(hào)處理、人工智能與大數(shù)據(jù)等方向研究的科研工作者;資源勘查工程、勘查技術(shù)與工程、信號(hào)與信息處理、人工智能、大數(shù)據(jù)等專業(yè)的研究生和本科生
本書系統(tǒng)介紹了地震信號(hào)去噪與重建基本理論與方法,以及稀疏表示、壓縮感知、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)在地震數(shù)據(jù)重建與去噪中的應(yīng)用理論、應(yīng)用方法與主要原則等內(nèi)容。全書共10章,分成五部分。第一部分(第1章和第2章)闡述地震數(shù)據(jù)重建、去噪的研究背景及意義,簡述稀疏表示基本原理、多尺度幾何分析、字典學(xué)習(xí),以及壓縮感知的基本理論與應(yīng)用框架;簡述深度學(xué)習(xí)的基本原理、地震數(shù)據(jù)重建與去噪數(shù)據(jù)樣本組織方法,包括理論引導(dǎo)數(shù)據(jù)科學(xué)正演生成模擬樣本的過程,以及實(shí)際樣本增廣的方法。第二部分(第3章和第4章)在壓縮感知框架下,分別基于曲波、波原子稀疏表示重建地震數(shù)據(jù),保留地震數(shù)據(jù)主要特征。第三部分(第5章和第6章)分別基于結(jié)構(gòu)聚類、多道相似組局部超完備字典稀疏表示,壓制地震數(shù)據(jù)隨機(jī)噪聲,保持地震數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)特征。第四部分(第7章和第8章)分別基于聯(lián)合傅里葉域、小波域特征約束的深度學(xué)習(xí)重建地震數(shù)據(jù),加強(qiáng)數(shù)據(jù)紋理細(xì)節(jié)信息。第五部分(第9章和第10章)分別基于聯(lián)合傅里葉域約束、兩階段神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)壓制地震數(shù)據(jù)噪聲,增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)模型的泛化能力。
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