| CNN标签数据迭代优化及在小断层识别中的应用 |
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| 引用本文： | 周东红,李辉,阎建国.CNN标签数据迭代优化及在小断层识别中的应用[J].地球物理学进展,2022,37(1):338-347. |
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| 作者姓名： | 周东红 李辉 阎建国 |
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| 作者单位： | 中国海油渤海油田研究院,天津 210001,成都理工大学地球物理学院,成都 610059 |
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| 摘 要： | 标签数据的代表性及普适性是影响CNN算法精度及泛化程度的重要因素之一,目前基于CNN算法的断层识别方法大多使用理论标签数据.本文提出一种理论标签数据和实际标签数据迭代优化方法,最终得到了基于实测地震数据具有良好代表性又融入了基于理论数据具有较强普适性的标签数据,在这种标签数据训练下的CNN模型具有更好的泛化能力.针对渤...
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| 关 键 词： | 机器学习 卷积神经网络 标签数据 断层识别 潜山储层 |
Iterative optimization of label data in CNN algorithm and its application to small fault identification |
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| ZHOU DongHong,LI Hui,YAN JianGuo.Iterative optimization of label data in CNN algorithm and its application to small fault identification[J].Progress in Geophysics,2022,37(1):338-347. |
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| Authors: | ZHOU DongHong LI Hui YAN JianGuo |
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