Возможности предподготовки сейсмических данных для анализа глубокой нейронной сетью

Кислов, К.В.; Гравиров, В.В.; Винберг, Ф.Э.

Авторы: Кислов К.В., Гравиров В.В., Винберг Ф.Э.
Журнал: Физика Земли
Номер: 1
Год издания: 2020
Издательство: Российская академия наук
Местоположение издательства: Москва
Первая страница: 150
Последняя страница: 162
Переводные версии: Possibilities of Seismic Data Preprocessing for Deep Neural Network Analysis
DOI: 10.31857/S0002333720010056
Аннотация: Алгоритмы автоматической обработки сейсмических записей постоянно совершенствуются, задачи анализа данных усложняются. Большинство алгоритмов требуют предварительной подготовки данных. Эта обработка является либо очень простой, такой как частотная фильтрация, либо высокоспециализированной, выделяющей специфические особенности сигнала. Удачная предобработка может на порядки повысить эффективность дальнейшего анализа. Однако специфическая предобработка не может использоваться для решения иных задач или с другими алгоритмами постобработки. Мы рассматриваем решения, которые не приводят к значительным потерям информации, такие варианты предобработки, которые можно использовать при решении любых задач. Основными целями предварительной обработки являются снижение уровня шума, устранение помех антропогенного происхождения и уменьшение размерности данных, то есть устранение их избыточности. Мы предполагаем, что для последующей обработки данных используются глубокие нейронные сети той или иной архитектуры, но это не исключает возможности применения других алгоритмов. В данной работе в качестве предварительной обработки сейсмических данных мы рассматриваем вейвлет-преобразование, автоэнкодер и некоторые другие алгоритмы.
Добавил в систему: Гравиров Валентин Валентинович

	ИСТИНА	Войти в систему Регистрация
	ФНКЦ РР
	Главная Поиск Статистика О проекте Помощь

ИСТИНА

ФНКЦ РР

Возможности предподготовки сейсмических данных для анализа глубокой нейронной сетьюстатья

Прикрепленные файлы