[发明专利]一种基于深度卷积生成对抗网络的弹性波矢量分离方法有效
| 申请号： | 202211637695.5 | 申请日： | 2022-12-20 |
| 公开（公告）号： | CN115620113B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 刘炜;尤加春;曹俊兴 | 申请（专利权）人： | 成都理工大学 |
| 主分类号： | G06V10/82 | 分类号： | G06V10/82;G06V10/44;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/0475;G06N3/048;G06N3/084;G06N3/094 |
| 代理公司： | 北京国翰知识产权代理事务所(普通合伙) 11696 | 代理人： | 肖志远 |
| 地址： | 610000 *** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于深度卷积生成对抗网络的弹性波矢量分离方法，涉及深度学习、图像处理领域，针对现有技术中二维弹性波场不同波模式分离方法适用模型单一，无法快速、准确地分离波场的矢量特性的问题，本发明通过将弹性矢量波场的水平分量和垂直分量进行预处理后输入到训练好的深度卷积生成对抗网络DCGAN模型中，输出纵波矢量波场的水平分量和垂直分量，再通过波场相减获得横波矢量波场的水平分量和垂直分量，形成了以数据驱动的弹性波矢量分离算法，提高了复杂模型弹性波场矢量分离的精度，保留了分离波场的矢量特性以及振幅和相位信息。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 卷积 生成 对抗 网络 弹性 矢量 分离 方法 | ||
【主权项】：
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