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用人工神经网络实现地震记录中的废道自动切除 被引量:13

AUTOMATIC EDITING OF NOISY SEISMIC DATA USING AN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK APPROACH
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摘要 切除废道(即道编辑)的工作是地震信号处理中重要而又工作量巨大的一步.本文提出了一种用人工神经网络实现的自动切除方法,所用的神经网络模型为新奇滤波器模型,方法简单实用,切除效果令人满意.文中介绍了方法的原理并给出了几个实验结果. Noise is a difficult problem in seismic data Those traces with dominating noise should be removed before processing. This editing work is labour consuming if done manually and is difficult for automation because the noises are of many different kinds. This paper provides an artificial neural network approach doing the automatic editing task. The neural model used is the Novelty Filter model. Using this approach, noisy trtces can be easily distincted from good ones disregarding their different kinds. Experments show that this approach is simple and efficient and the results are acceptable.
出处 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 1992年第5期637-643,共7页 Chinese Journal of Geophysics
基金 国家自然科学基金
关键词 地震 信号处理 滤波器 人工智能 Seismic signal processing, Automatic editing, Artificial neural networks,Novelty filter
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引证文献13

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