【摘 要】
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地震数据稀疏表征是地震资料处理的常用方法,其在地震数据重构、随机噪声压制、多次波压制等方面应用广泛。高分辨率抛物Radon变换作为地震数据稀疏表征方法之一,高其分辨率仍是目前Radon变换的研究热点。本文采用迭代收缩阈值算法（Iterative Shrinkage-Thresholding Algorithm）展开成神经网络实现高分辨率反演,将Radon变换算子嵌入神经网络,从而实现Radon变换
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地震数据稀疏表征是地震资料处理的常用方法,其在地震数据重构、随机噪声压制、多次波压制等方面应用广泛。高分辨率抛物Radon变换作为地震数据稀疏表征方法之一,高其分辨率仍是目前Radon变换的研究热点。本文采用迭代收缩阈值算法（Iterative Shrinkage-Thresholding Algorithm）展开成神经网络实现高分辨率反演,将Radon变换算子嵌入神经网络,从而实现Radon变换高分辨率反演的网络优化方法,即学习型ISTA（Learned Iterative Shrinkage-Thresholding Algorithm）。主要研究工作有两方面:一是训练方式优化,在参数学习更新上,出逐层训练方式下的捆绑参数训练与非捆绑参数训练两种训练方法,对两种训练方式进行了分析对比,非捆绑参数训练方式效果更佳;二是进行模型优化,利用Radon变换反演参数的相关性,将原本LISTA需要训练的两组字典矩阵缩减为一组参数,减少了训练参数规模并保留了LISTA性能。将上述网络训练的单频Radon参数与迭代加权算法结合,实现了Radon变换频率域反演。对模拟地震数据和实际地震数据处理结果表明,基于LISTA方法的高分辨率反演方法在地震数据处理中表现效果良好。
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