发布时间：2026-08-11
点击次数：
| DOI码： | 10.3997/2214-4609.202011461 |
| 所属单位： | 中国石油大学（华东）;米兰理工大学 |
| 教研室： | 地球科学与技术学院;电子信息系 |
| 发表刊物： | EAGE 2020 Annual Conference & Exhibition Online |
| 刊物所在地： | 荷兰 |
| 关键字： | seismic data interpolation; deep prior; convolutional autoencoder; unsupervised learning |
| 摘要： | 提出以卷积自编码器作为深度先验的地震数据插值方法，在不依赖外部训练集的情况下由观测数据优化网络参数。方法利用编码器—解码器结构表达空间相关性，用于恢复缺失地震道并降低过拟合风险。 |
| 备注： | 来源：https://doi.org/10.3997/2214-4609.202011461 |
| 合写作者： | Vincenzo Lipari, Francesco Picetti, Paolo Bestagini, Stefano Tubaro |
| 第一作者： | Fantong Kong |
| 论文类型： | 科研论文 |
| 学科门类： | 理学 |
| 一级学科： | 地球物理学 |
| 文献类型： | 会议论文 |
| 期号： | 1 |
| 页面范围： | 1-5 |
| 发表时间： | 2020-01-01 |
