一种基于深度张量神经网络的无监督地震数据去噪方法

摘要

本发明公开一种基于深度张量神经网络的无监督地震数据去噪方法，应用于地震数据处理领域，针对现有技术存在的去噪性能低下的问题；本发明首先使用SURE替代MSE的代价函数将数据去噪转换为相应的无监督回归模型；之后，建立了一个SURE‑TCNN网络框架，遵循tNN框架和基于变换的t‑product，这是对传统tNN框架的t‑product的扩展；利用t‑product中的优点，基于张量的SURE‑TCNN可以拆分为单独的基于矩阵的SURE‑CNN，用于时频域中的每个正面或时间片，这样易于求解和更加具有吸引力；最后合成和真实的数据实验表明，与SOTA去噪方法相比，所提出的方法实现了优越的性能。