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基于神经网络的地空时间域电磁系统噪声抑制方法

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1、数据进行预测, 结果表明: 各层相对误差都 分布在0附近, 样本相对误差主要集中在5以下; 步骤5)结果按顺序组 合成一个向量, 即为模型最终的预测结果; 步骤4)中, 训练模型之后, 对加噪后的测试量的最大和最小值对测试数据归一化; 对输出数据的三个分量分别构建神经网络, 将三个神经网络模型的预测维数为81, 输出向量维数为3, 在模型训练之前, 将对训练集输入向 量归一化, 并利用训练集输入向为65596, 随机取60000个样本构成训练集, 5596个样本构成测试 集, 每个样本的输入向量体计算式如下: 其中, sp为信号功率, np为噪声功率, SNR为信噪比; 步骤3)中, 样本总数。

2、的加载, 所加载的噪声为高斯白 噪声, 信噪比分别为30dB、 40dB、 50dB和70dB, 具为80米, 第三层深度是无穷大, 在此不做考虑; 步骤2)中, 对不同电导率下的样本分别进行随机噪声应各层的特征, 时间道选取为81个; 第一层和第二层深度的取值范围 在几十到几百米, 选取两层深度都/m, 三层模型中总的样本数是各层电导率取值数量之积, 共得到样本65596个; 三层模型为了有效反三层电导率范围为0.1-1S/m, 第一层步长为0.003S/m, 第二层和第三层 步长为0.02S利用固定深度的三层模型构建样本库: 选取第一层电导率变化范围为0.01- 0.1S/m, 第二层和第。

3、神经网络的地空时间域电磁系统噪声抑制方法, 其特征在 于, 具体的, 包括如下步骤: 步骤1)中, , 得到电导率; 5)通过训练集预测得到的电导率进行重构, 并分析误差。 2.如权利要求1所述的基于噪声加载; 3)构建神经网络模型, 并利用训练集样本进行训练; 4)通过训练结果对测试集样本进行预测: 1)长导线源时间域电磁系统的电磁响应样本库构建; 2)对步骤1)中的样本进行基于不同信噪比的随机统噪声抑制方法, 其特征在于, 所述时间域电磁 系统为长导线源时间域电磁系统, 所述方法包括如下步骤3705 A 2020.11.24 CN 111983705 A 1.基于神经网络的地空时间域电磁系。

4、演、 信号重构, 提高数 据的噪声抑制效果。 权利要求书3页 说明书7页 附图3页 CN 11198电导率进行重构, 并分析 误差。 本发明通过电磁响应样本库构建、 随机噪 声加载、 基于神经网络的反并利用训练集样本进行训练; 通过 训练结果对测试集样本进行预测, 得到电导率; 通过训练集预测得到的系统的电磁响应样本库构建; 对样本进行 基于不同信噪比的随机噪声加载; 构建合适的神 经网络模型, 涉 及一种基于神经网络的地空时间域电磁系统噪 声抑制方法, 包括如下步骤: 基于长导线源时间 域电磁基于神经网络的地空时间域电磁系统噪声 抑制方法 (57)摘要 本发明属于地球物理勘探技术领域, 具体1) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 杨群 (51)Int.Cl. G01V 3/38(2006.01) G01V 3/10(2006.0鞠吴琼 王远 (74)专利代理机构 沈阳友和欣知识产权代理事 务所(普通合伙) 21254 代理人 林大学 地址 130012 吉林省长春市朝阳区西民主 大街938号 (72)发明人 关珊珊刘汉卿嵇艳21)申请号 202011066168.4 (22)申请日 2020.09.30 (71)申请人 吉19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日。

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本文标题:基于神经网络的地空时间域电磁系统噪声抑制方法
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