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卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种基于数据驱动的学习算法,简化了传统从特征提取到分类的两阶段式处理任务,被广泛应用于计算机科学的各个领域.在标注数据不足的地震数据去噪领域,CNN的推广应用受到限制.针对这一问题,本文提出了一种基于数据生成和增广的地震数据CNN去噪框架.对于合成数据,本文对无噪地震数据添加不同方差的高斯噪声,增广后构成训练集,实现基于小样本的CNN训练.对于实际地震数据,由于无法获得真实的干净数据和噪声来生成训练样本集,本文提出一种直接从无标签实际有噪数据生成标签数据集的方法.在所提出的方法中,我们利用目前已有的去噪方法从实际地震数据中分别获得估计干净数据和估计噪声,前者与未知的干净数据具有相似纹理,后者与实际噪声具有相似的概率分布.人工合成数据和实际数据实验结果表明,相较于F-X反褶积,BM3D和自适应频域滤波算法,本文方法能更好地压制随机噪声和保护有效信号.最后,本文采用神经网络可视化方法对去噪CNN的机理进行了探索,一定程度上解释了网络每一层的学习内容. 相似文献
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《应用地球物理》2021,(1)
虽然自古以来就知道地震光,但直到60年代,才拍摄下第一张地震光照片。在2007年在秘鲁发生地震期间,录下了第一部地震光录像。同样,在2016年瓜多尔地震和2017年墨西哥地震期间,记录了两部地震光电影。这些电影记录,无论是客观还是信息内容,都有助于研究地震光。已经提出了几种解释地震光的因果机制:压电性、氡放射、流体扩散、摩擦汽化、正极洞穴和偶极电流等等。在这项工作中,我们发现了地震光和地震地面加速度之间的时间差相关性,并使用地震数据和地震光的胶片记录来解释其起源。在讨论部分,建议岩石破裂在某种程度上表现为通过感应产生静电的地震光。我们建立了一个新的感应模型,可以用于解释EQL的形成,即使地壳具有大电阻率层。该模型还解释了地震光的形成,而不需要地球表面或大气中的特殊条件。更好地理解地震光的生成过程可以提高我们对地震活动的理解,并有助于预测地震。 相似文献
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2001年,电影《哈利波特》风靡全球,苏格兰高地作为《哈利波特》的主要外景地之一,见证了它的诞生。片中大部分激动人心的场面都在壮观的苏格兰高地拍摄,无论是通往魔学院的霍格沃茨特快列车弧形轨道,还是魔法三人对抗赛,神秘的魔法湖,都留下了苏格兰高地摄人心魄的美丽。 相似文献
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李四光在他毕生最后一部著作——《天文地质古生物资料摘要》中,最后一句话写道:“这样看来,我们的时代,不是地壳运动和缓,而是正处于相当强烈的时代。” 相似文献
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正"1942年,因为一场旱灾,我的故乡河南,发生了吃的问题。"这是电影《1942》的开场白。1942年河南出现严重大饥荒,河南境内成千上万老百姓的生活陷入饥饿境地。灾民们宰杀了他们平日爱如生命的鸡犬、耕牛,卖出他们的土地,割下他们的心头肉——卖了儿女,卖老婆,最后还是没能活下来。据当时的国民政府统计,1942年,河南大饥荒造成300万 相似文献
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《地震地磁观测与研究》1980,(1)
前言要研究地震,地震波型的记录象眼睛,因此在测震工作中,留下正确、可靠、完整和清晰的图纸尤为重要。在可见记录上,可以随时去观察图纸质量。但在不可见记录中,只有在洗相以后才能发现其问题所在。因而洗相工作千万不能忽视。根据《规范》要求:记录图面整洁美观,无污渍、无黄斑、不发黑。我组在洗相工作上,了解洗相原理,解决了相液配制问题,检查漂洗是否干净的问题,冬季恒温加热的问题,最后解决定影液回收银的问题仅供大家参考。 相似文献
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