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已找到 7 条结果
- 基于DnCNN与多尺度特征提取的地震数据去噪方法北大核心
- 基于DnCNN的航磁数据补偿软件开发CSTPCD
- 基于旁瓣光束衍射反演的强激光远场焦斑测量方法北大核心
- 基于改进DnCNN的混合震源数据分离研究CHSSCD
- 基于DBBCNN的沙漠区地震资料随机噪声衰减方法北大核心CSTPCD
- 基于改进Dn-YOLOv7算法的光伏板表面小目标缺陷检测
- 基于HS-DnCNN网络的地震数据随机噪声去除摘要：地震数据作为油气勘探与开发的重要支撑,在实际应用中往往受到各种噪声的干扰,影响了数据的质量和解释的准确性.本研究旨在改进现有噪声抑制网络(Denoising Convolutional Neural Network,DnCNN),提升其在地震数据随机噪声去除中的能力.在去噪的实验中,我们深入研究了DnCNN的设计和性能影响.通过对比常用的激活函数,包括传统的ReLU和Hard-swish,系统性地评估了它们在地震数据去噪中的表现.实验…查看全部>>