基于注意力機(jī)制的MWCNN網(wǎng)絡(luò)的海洋自由表面多次波壓制研究

摘要： 本文提出了一種基于注意力機(jī)制的多級(jí)小波變換驅(qū)動(dòng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Multi-level wavelet CNN, MWCNN)來壓制海洋地震資料中的自由表面多次波。該方法通過小波變換實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)特征尺寸的壓縮，從而避免傳統(tǒng)下采樣帶來的信息缺失問題。此外，它還引入了注意力機(jī)制來擴(kuò)大感受野，提高訓(xùn)練的保真效果。用本文算法與DnCNN網(wǎng)絡(luò)、U-Net網(wǎng)絡(luò)分別對(duì)不同觀測(cè)系統(tǒng)下的模擬數(shù)據(jù)和實(shí)際... （共14頁）