| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章引言 | 第10-16页 |
| 1.1选题依据及研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2国内外研究进展 | 第11-14页 |
| 1.2.1地质构造导向滤波方法研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2卷积神经网络研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3研究内容与技术路线 | 第14-16页 |
| 1.3.1研究内容 | 第14-15页 |
| 1.3.2技术路线 | 第15-16页 |
| 第2章地质构造导向滤波方法 | 第16-29页 |
| 2.1各向异性高斯滤波 | 第16-18页 |
| 2.2基于相干属性的高斯束滤波 | 第18-22页 |
| 2.2.1高斯束理论 | 第18-19页 |
| 2.2.2基于结构张量的倾角提取方法 | 第19-20页 |
| 2.2.3滤波尺度计算原理 | 第20-22页 |
| 2.3模型数据测试 | 第22-25页 |
| 2.4实际数据测试 | 第25-28页 |
| 2.5本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章基于深度学习卷积神经网络的地震数据去噪方法 | 第29-40页 |
| 3.1卷积神经网络基本知识 | 第29-35页 |
| 3.1.1神经网络 | 第29-31页 |
| 3.1.2卷积神经网络结构 | 第31-32页 |
| 3.1.3卷积神经网络的传播算法 | 第32-34页 |
| 3.1.4神经网络的最优化方法 | 第34-35页 |
| 3.2网络结构与模型参数、样本的选取 | 第35-36页 |
| 3.3模型数据测试 | 第36-37页 |
| 3.4实际数据测试 | 第37-39页 |
| 3.5本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章基于地质构造导向与卷积神经网络的地震数据去噪方法 | 第40-54页 |
| 4.1地质构造导向滤波方法与卷积神经网络去噪方法的对比 | 第40-42页 |
| 4.2基于地质构造导向与卷积神经网络的地震数据去噪方法 | 第42-44页 |
| 4.2.1残差学习 | 第42-43页 |
| 4.2.2批标准化 | 第43-44页 |
| 4.3样本构建 | 第44-46页 |
| 4.4网络结构及参数选取 | 第46-47页 |
| 4.5模型数据测试 | 第47-49页 |
| 4.6实际数据测试 | 第49-52页 |
| 4.7三维地震数据处理及属性提取 | 第52-53页 |
| 4.8本章小结 | 第53-54页 |
| 结论 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-63页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第63页 |
