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摘要
针对由于地震数据中含有的随机噪声，严重影响后续资料处理解释的准确性问题，提出一种基于卷积神经网络的智能化地震随机噪声压制方法。首先根据卷积神经网络原理设计一种深层非线性的噪声压制网络，然后利用构建的高质量随机噪声训练集对该网络进行训练，在高维空间实现对随机噪声特征的自动学习，从而拟合出含噪地震数据记录与随机噪声的非线性映射关系，实现随机噪声自动压制。将该方法用于地震数据噪声压制，并与常用的滤波算法(均值滤波法和中值滤波法)进行对比，实验结果证明，该方法具有更高的信噪比，克服了传统方法存在的问题。实例验证了该方法的可行性和有效性。
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