基于自适应动态粒子群优化的RAK-SVD方法OA北大核心CSTPCD
RAK-SVD method based on adaptive dynamic particle swarm optimization
K均值奇异值分解(K-SVD)算法是一种行之有效的地震资料去噪方法,但由于其稀疏分解存在不确定性,需要引入正则项对其改进.为此,在常规粒子群算法的基础上,提出了一种自适应动态粒子群算法优化正则化参数的正则化近似K-SVD(RAK-SVD)去噪方法.首先通过修改字典原子和相关参数,解决了由于常规粒子群算法的惯性参数固定不变,导致后期搜索效率下降的问题;其次将正则化系数引入近似K-SVD(AK-SVD)方法,明显提升了去噪效果;最后利用自适应动态粒子…查看全部>>
The K means singular value decomposition(K SVD)algorithm is an effective seismic data denoising method.However,due to the uncertainty problem of its sparse decomposition,it is necessary to be improved by introducing regularization terms.Therefore,a regularization approximation K-SVD(RAK-SVD)denoising method for optimizing regularization parameters by using an adaptive dynamic particle swarm optimization algo-rithm based on a conventional particle swarm optim…查看全部>>
乐友喜;姚晓辰;付俊楠;葛传友
中国石油大学(华东)地球科学与技术学院,山东青岛 266580中国石油大学(华东)地球科学与技术学院,山东青岛 266580中国石油大学(华东)地球科学与技术学院,山东青岛 266580中国石油大学(华东)地球科学与技术学院,山东青岛 266580
地质学
自适应动态粒子群算法K-SVD字典正则化去噪
adaptive dynamic particle swarm algorithmK-SVD dictionaryregularizationdenoising
《石油地球物理勘探》 2024 (3)
494-503,10
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