用卷积神经网络训练segy地震数据matlab代码

以下是一个简单的卷积神经网络模型的 MATLAB 代码示例，用于训练 SEGY 地震数据：

% 加载数据
load segy_data.mat;

% 构建卷积神经网络模型
layers = [
    imageInputLayer([100 100 1])
    convolution2dLayer(5, 16, 'Padding', 2)
    reluLayer()
    maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
    convolution2dLayer(5, 32, 'Padding', 2)
    reluLayer()
    maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
    fullyConnectedLayer(10)
    softmaxLayer()
    classificationLayer()];

% 设置训练选项
options = trainingOptions('sgdm', ...
    'MaxEpochs', 10, ...
    'InitialLearnRate', 0.01);

% 训练模型
net = trainNetwork(segy_data, layers, options);

在这个示例中，我们首先加载 SEGY 地震数据，然后定义了一个包含多个卷积层和全连接层的卷积神经网络模型。接着，我们设置了训练选项，使用随机梯度下降法（SGDM）进行训练，并设置最大迭代次数为 10，初始学习率为 0.01。最后，我们使用 `trainNetwork` 函数来训练模型，并将训练好的模型保存在 `net` 变量中。

请注意，这只是一个简单的示例，实际地震数据的处理需要更加复杂的网络结构和训练方法。此外，数据预处理、数据增强和模型调参也会对最终的训练结果产生影响，需要根据实际情况进行调整。