随机噪声

作品数：716被引量：2670H指数：22
导出分析报告
相关领域：自动化与计算机技术天文地球更多>>
相关作者：李月林红波周智恒李立军刘财更多>>
相关机构：吉林大学中国科学院成都理工大学中国石油天然气集团公司更多>>
相关期刊：更多>>
相关基金：国家自然科学基金国家科技重大专项国家高技术研究发展计划国家重点基础研究发展计划更多>>
-
在结果中检索

检索结果分析

结果分析中...
共 条 记 录，以下是1-10
全选清除导出
参考文献引证文献引用追踪
视图：
排序：
基于改进U-Net++网络的地震数据随机噪声压制方法
《世界石油工业》2025年第2期69-80,共12页邓聪 李明桐 张文祥 杨文博 彭海龙 
中国海洋石油集团有限公司科技项目(KJZH-2024-2104)。
为了解决常规的U-Net++网络模型在开展地震资料随机噪声压制时容易出现地质体边缘信息模糊和构造细节信息丢失的问题,采用基于改进U-Net++网络的地震数据随机噪声压制方法,即在U-Net++网络结构中加入构造导向滤波模块和多尺度密集型残...
关键词：随机噪声 地震边缘信息 U-Net++网络模型 信噪比 损失函数 
基于CycleGAN的地震数据去噪方法
《电子科技》2025年第4期25-30,65,共7页傅鹏 宋晓霞 
山西省自然科学基金(201901D111311);山西省高质量发展研究课题(SXGZL202302)。
针对实际地震数据被大量随机噪声干扰而难以获得配对的无噪数据问题,文中提出一种基于CycleGAN(Cycle Generative Adversarial Network)的地震数据随机噪声压制方法来获得高质量的地震数据。将残差网络引入循环生成对抗网络的生成网络中...
关键词：地震数据 随机噪声 去噪 生成对抗网络 CycleGAN 图像处理 卷积神经网络 深度学习 
基于无监督学习网络的三维地震随机噪声衰减方法研究
《石油物探》2025年第2期218-231,共14页周东红 
随机噪声会干扰地震数据中的有效信号并降低数据的信噪比,进而影响地震数据的后续处理。常规基于监督学习的深度学习噪声衰减方法需要大量的标签来训练网络,但是,在真实地震数据中制作无噪声的标签用于训练深度神经网络是非常具有挑战...
关键词：随机噪声 深度神经网络 无监督学习 有效信号提取 噪声衰减 
地震数据处理中的信号建模与噪声压制方法理论探讨
《石油物探》2025年第2期280-292,共13页葛大明 项健 
陆上地震数据的噪声主要包括来自复杂近地表的噪声、外源激发的波场、不能用于地震波成像的其它噪声,通常包括线性与非线性相干噪声、非相干噪声及随机噪声。噪声压制的基本思想是对实测数据中包含的信号或相干噪声建立预测模型,然后对...
关键词：地震数据处理 线性及非线性地震信号及相干噪声 不相干噪声及随机噪声 信号建模 噪声压制 
基于HS-DnCNN网络的地震数据随机噪声去除被引量：1
《物探化探计算技术》2025年第2期169-178,共10页姜懿珈 周怀来 陈姝颖 吕芬 
地震数据作为油气勘探与开发的重要支撑,在实际应用中往往受到各种噪声的干扰,影响了数据的质量和解释的准确性。本研究旨在改进现有噪声抑制网络(Denoising Convolutional Neural Network,DnCNN),提升其在地震数据随机噪声去除中的能...
关键词：地震数据去噪 随机噪声 Hard-swish激活函数 DnCNN 
基于自适应卷积去噪网络的随机噪声压制方法
《计算机仿真》2025年第3期294-298,共5页张文征 韩顺利 张亭 朱军锋 
国家自然科学基金(62127804)。
针对近场微波测试过程中信号的随机噪声,使用深度学习方法,采用自适应卷积去噪网络,实现近场微波信号随机噪声自适应智能压制。利用非对称学习损失函数,构建噪声水平估计算法和卷积去噪子网络,提高数据训练可靠性,增强去噪结果的有效性...
关键词：随机噪声 深度学习 自适应卷积去噪网络 噪声估计去噪网络 近场微波信号 
基于差分隐私的大语言模型指令微调技术
《计算机与数字工程》2025年第2期493-498,共6页蒋金陵 徐胜超 杨波 毛明扬 蒋大锐 
国家自然科学基金面上项目(编号:61972444);广州华商学院校内科研导师制项目(编号:2023HSDS28)资助。
由于大语言模型需要接触大量的数据信息,在设计大语言模型指令微调技术时,通常会出现隐私数据泄露的情况,导致技术的微调性能较差。提出基于差分隐私的大语言模型指令微调技术。在差分隐私的作用下,计算指令数据集的敏感度,再计算引入...
关键词：差分隐私 大语言模型 指令微调 微调策略 微调参数 数据隐私 随机噪声 
基于压缩奇异值分解的高效地震数据随机噪声压制
《矿业科学学报》2025年第1期105-115,共11页孙超 林朋 刘育林 王秀东 徐东晶 
国家重点研发计划专题(2022YFC2903705-03);山东省煤田地质局科研专项(鲁煤地科字(2022)57号);国家自然科学基金(52394191,42104139)。
随机噪声是地震数据处理中常见的干扰之一。传统的随机噪声压制方法采用的是奇异值分解技术,但是其计算效率较低,难以适应大规模地震数据处理。为了提高随机噪声压制效率,提出一种基于压缩奇异值分解的随机噪声压制技术。该技术在计算...
关键词：低秩近似 奇异值分解 压缩感知 随机噪声 
基于时序预测的6 DOF IMU随机噪声建模方法研究
《机电技术》2025年第1期15-20,共6页陈昱辰 黄腾超 宋爽 邵桂芳 高云龙 祝青园 
国家自然科学基金委员会资助项目(52075461);中国烟草总公司“揭榜挂帅”项目计划(110202301013-2)。
惯性测量单元(IMU)是自动驾驶车辆实现定位、导航、控制的关键传感器。但是,由于传感器元器件的敏感性和机械误差,目前IMU测量结果往往伴随着不可避免的随机噪声扰动,从而影响车辆位姿感知算法的准确性。为此,文章提出一种基于时序预测...
关键词：惯性测量单元(IMU) 建模与仿真 虚实同步 误差分析 
基于空间自适应高阶全变分的地震数据去噪模型
《非常规油气》2025年第1期1-8,共8页李江萍 王德华 乔增强 张丽丽 刘乃豪 
陕西省数理基础科学研究项目“油气勘探中地震反演问题的贝叶斯深度学习方法研究”(23JSY044);教育部“春晖计划”合作科研项目“基于贝叶斯深度学习的非平稳地震记录波阻抗反演方法研究”(202200955)。
地震噪声压制是地震数据处理的关键环节,其结果将影响地震数据的后续处理及地质解释。针对传统全变分(TV)正则化模型容易导致阶梯效应,以及高阶全变分(HOTV)正则化模型容易丢失边缘信息的问题,提出了一种能够克服阶梯效应并保护边缘信...
关键词：地震数据去噪 随机噪声 高阶全变分 差分特征值 分裂Bregman迭代算法 
全选清除导出
共72页<12345678910>
检索报告 对象比较 聚类工具 使用帮助 返回顶部