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    • 2. 发明授权
    • 航空瞬变电磁数据处理方法、装置及计算设备
    • CN111950503B
    • 2024-01-30
    • CN202010854561.3
    • 2020-08-24
    • 中国科学院地质与地球物理研究所
    • 武欣薛国强底青云周舟
    • G06F18/10G06F18/00G06F18/214G06N3/044G06N3/0455G06N3/08
    • 本申请公开了一种航空瞬变电磁数据处理方法、装置及计算设备,所述方法包括:利用去噪自编码器对获得的含噪观测数据中的有用信号与多源噪声进行分离;利用自编码器从分离得到的有用信号中提取其深度特征;利用循环神经网络建立有用信号深度特征与大地电阻率模型之间的映射关系,实现数据反演;所述的去噪自编码器、自编码器、以及循环神经网络集成在一个栈式自编码器中。所述装置包括分离模块、提取模块和反演模块。所述种计算设备包括存储器、处理器和存储在所述存储器内并能由所述处理器运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现本申请所述的方法。(56)对比文件薛国强 等.瞬变电磁法理论与应用研究进展《.地球物理学进展》.2007,第22卷(第04期),1195-1200.胡俊.基于堆栈降噪自编码的轴承故障诊断方法研究《.中国优秀硕士学位论文全文数据库(工程科技Ⅱ辑)》.2018,(第02期),C029-148.武欣 等.中国直升机航空瞬变电磁探测技术进展《.地球物理学进展》.2019,第34卷(第04期),1679-1686.孔凡涛 等.BP神经网络在大地电磁反演中的应用《.科技创新与应用》.2018,第252卷(第32期),19-21.李栋.基于人工神经网络的航空瞬变电磁拟电阻率成像方法研究《.中国优秀硕士学位论文全文数据库 (基础科学辑)》.2020,(第01期),A011-701.Vincent P 等.Stacked denoisingautoencoders: Learning usefulrepresentations in a deep network with alocal denoising criterion《.Journal ofmachine learning research》.2010,第11卷(第12期),3371-3408.Kyubo Noh 等.Imaging subsurfaceresistivity structure from airborneelectromagnetic induction data using deepneural network《.Exploration Geophysics》.2019,第51卷(第02期),214-220.Singh U K 等.Neural network modelingand prediction of resistivity structuresusing VES Schlumberger data over ageothermal area《.Computers &Geosciences》.2012,第52卷246-257.