基于残差学习型卷积神经网络的地震数据去噪

基于残差学习型卷积神经网络的地震数据去噪是一种利用深度学习技术处理地震资料的方法。该方法通过训练一个基于残差学习的卷积神经网络，将地震数据中的噪声去除，提高地震数据的质量。

在该方法中，首先需要准备一批带有噪声的地震数据，并将其分为训练集、验证集和测试集。接下来，利用卷积神经网络对训练集进行训练，并通过验证集来调整网络的参数和结构，以提高网络的性能。最终，利用训练好的卷积神经网络对测试集进行去噪处理，得到去噪后的地震数据。

该方法的优点在于可以自动学习地震数据中的噪声特征，无需手动提取特征，同时也能够处理多种类型的地震数据，具有较好的通用性。