[发明专利]基于卷积神经网络的多波匹配方法有效
| 申请号： | 201710733508.6 | 申请日： | 2017-08-24 |
| 公开（公告）号： | CN107607992B | 公开（公告）日： | 2020-08-18 |
| 发明（设计）人： | 姚兴苗;帅领;胡光岷;刘鶄 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G01V1/28 | 分类号： | G01V1/28;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都宏顺专利代理事务所(普通合伙) 51227 | 代理人： | 周永宏 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的多波匹配方法。其包括对横波和纵波数据进行预处理，将横波和纵波数据根据预设步长划分空间网格，计算空间网格的网格点位移量，将横波和纵波数据进行融合并提取特征向量，训练卷积神经网络，对横波和纵波数据进行处理得到匹配数据体，建立三维时窗对匹配数据体进行遍历得到所有点的位移量，根据得到的位移量对纵波进行重采样完成多波匹配。本发明通过训练卷积神经网络对横波和纵波数据进行匹配，大大提高了匹配精度和效率，降低了工作量。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 匹配 方法 | ||
【主权项】：
一种基于卷积神经网络的多波匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：A、对横波和纵波数据进行预处理；B、将步骤A中预处理后的横波和纵波数据根据预设步长划分空间网格；C、计算步骤B中空间网格的网格点位移量；D、将横波和纵波数据进行融合并提取特征向量；E、将步骤D中特征向量及对应的位移量作为训练样本，训练卷积神经网络；F、按照步骤A‑D对横波和纵波数据进行处理得到匹配数据体，建立三维时窗对匹配数据体进行遍历得到所有点的位移量，根据得到的位移量对纵波进行重采样完成多波匹配。
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