利用神经网络进行地震数据非线性处理与降维

"神经网络在地震资料处理中的应用" 本文详细探讨了神经网络技术在地震资料处理中的应用，针对地震数据的非线性特征，提出了利用多层前馈神经网络进行非线性滤波和降维处理。作者指出，由于地球介质的非均质性和各向异性，地震信号具有显著的非线性，传统的线性处理方法难以准确捕捉这些信息，可能导致误差和信号损失。 神经网络，特别是多层前馈网络，具备强大的自适应、自组织和非线性处理能力。其工作原理是通过调整神经元之间的连接权重因子（Wi,j）来模拟输入信号的复杂性和非线性，以此实现信号的高效表达和处理。每个神经元都有一个激励函数（f），该函数决定了神经元如何响应其接收到的输入信号（X(i)），并转化为输出信号（Y(j)）。偏置量（O(j)）则用来调整神经元的激活状态。 在地震资料处理中，神经网络的应用主要包括两个关键步骤：非线性滤波和降维。非线性滤波旨在去除噪声，保留重要的地震特征，这通常通过调整网络权重来实现。降维处理则是为了在保持信息最大化的同时，减少数据的复杂性，便于进一步的分析和解释。通过神经网络的训练和学习过程，可以自动找到最佳的数据表示，从而实现这一目标。 人工神经网络的训练通常涉及反向传播算法，它通过不断调整权重以最小化预测输出与实际输出之间的误差。在地震数据处理中，人工合成的多道地震记录被用于测试这种方法的有效性，实验结果证明了神经网络在处理地震数据时的优越性。 神经网络为地震资料处理提供了一种新的、有效的工具，能够克服传统方法的局限，更好地揭示地下地质结构的信息。随着神经网络技术的不断发展和优化，其在地震学和其他地球物理学领域的应用前景将更加广阔。