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摘要:
针对地震资料处理过程中产生的异常初至,为了寻找一种自动检测方法以节约人工成本,结合一系列数据处理,利用改进的残差网络,提出一种基于图像多标签分类思路的自动异常初至检测方法.通过自建地震图像数据集FB779,在该数据集上进行训练和测试.最终测试结果表明,所提方法在检测精确率和召回率上分别提升至87.27%和84.17%,同时,定性测试结果表明,噪声干扰下的异常初至被有效检测.因此,改进后的异常初至检测方法在效果与自动化方面具备一定可靠性.
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文献信息
篇名 一种改进的基于残差网络的异常初至检测方法
来源期刊 信息技术与信息化 学科
关键词 异常初至 检测 残差网络
年,卷(期) 2021,(7) 所属期刊栏目 计算机应用
研究方向 页码范围 9-12
页数 4页 分类号
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-9528.2021.07.001
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
异常初至
检测
残差网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
信息技术与信息化
月刊
1672-9528
37-1423/TN
大16开
山东省济南市历下区趵突泉水路24号414
43031
1976
chi
出版文献量(篇)
9484
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