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何清龙等-Geophysics：人工智能深度神经网络地震速度分析技术（图）
人工智能 深度神经网络 地震速度 分析技术
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2021/2/4
中国科学院地质与地球物理研究所博士后何清龙与合作导师王彦飞研究员提出了一种基于深度神经网络(DNN)的全波形反演地质体结构的通用反演方法。该方法的主要思想是基于万能逼近定理，使用深度神经网络的权重对物理参数进行重新参数化，将原反演问题转化为物理原理约束下的网络参数的重构问题。该反演方法的优势是：重参数化的网络具有对抗神经网络的功能(GAN)，网络的稀疏表示信息使得该方法具有隐式正则化的作用，因此适...
深度神经网络拾取地震P和S波到时
震相拾取 深度神经网络
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2019/1/8
从地震波形数据中快速准确地提取各个震相的到时是地震学中的基础问题.本文针对上述问题提出了利用深度神经网络拾取到时的新方法，建立了用于地震到时提取的17层Inception深度网络模型，在对原始三分量数据进行高通滤波和归一化处理后输入网络直接输出到时信息.整个过程基于神经网络自适应提取波形特征，自动输出结果.通过对100组加了不同强度的噪声数据进行了可靠性检验，相比于其他方法神经网络方法对于噪声具有...