一种基于深度卷积生成对抗网络的叠前地震波形分类方法

摘要

本发明提供了一种基于深度卷积生成对抗网络的叠前地震波形分类方法，属于地震相分析领域。本发明根据深度卷积生成对抗网络(DCGAN)对叠前地震波形进行半监督分类，先使用无标签样本让网络学习到叠前地震数据的特征，然后用少量有标签网络精调。本发明能从大量无标签数据中学习数据分布特性，具有很好的特征表示能力。相对于其他半监督方法需要使用多个分类器来增加训练样本，训练方法更简单。相对于其他深度学习特征提取方法，无须启发式损失函数，也能很好地表征图像。