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基于生成对抗网络的地磁数据重建
文献摘要：
实测地磁数据常因测区不规则导致数据存在空缺.针对地磁数据大面积缺失情况下,现有地磁数据重建方法精度不高的问题,本文提出了一种基于生成对抗网络的地磁数据重建方法.首先,利用生成对抗网络的博弈特性,在深度学习训练中不断优化地磁数据的生成网络和鉴别网络,得到最优的地磁数据生成模型,最后利用该模型可以实现对中心区域存在空缺的地磁数据进行重建.理论模型和实测地磁数据的对比实验结果表明,本文方法的重建精度高于经典的Kriging法、最小曲率法和基于凸集投影的方法;尤其在数据的结构性特征缺失较多的情况下,本文方法的地磁数据缺失部分重建结果的空间分布结构更加合理.
文献关键词：
地磁数据;重建;深度学习;生成对抗网络
中图分类号：
作者姓名：
于晓彤;李夕海;曾小牛;刘继昊;谭笑枫
作者机构：
火箭军工程大学,西安 710025
文献出处：
引用格式：
[1]于晓彤;李夕海;曾小牛;刘继昊;谭笑枫-.基于生成对抗网络的地磁数据重建)[J].地球物理学进展,2022(03):989-997
A类：
B类：
生成对抗网络,地磁数据,数据重建,测地,常因,空缺,重建方法,学习训练,生成网络,数据生成,生成模型,对中心,中心区,重建精度,Kriging,小曲,曲率,凸集投影,特征缺失,数据缺失,分布结构
AB值：
0.264815
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