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《油氣地震勘探數據重建與去噪：從稀疏表示到深度學習》系統介紹了地震信號去噪與重建基本理論與方法，以及稀疏表示、壓縮感知、深度學習等技術在地震數據重建與去噪中的應用理論、應用方法與主要原則等內容。《油氣地震勘探數據重建與去噪：從稀疏表示到深度學習》共10章，分成五部分。第一部分(第1章和第2章)闡述地震數據重建、去噪的研究背景及意義，簡述稀疏表示基本原理、多尺度幾何分析、字典學習，以及壓縮感知的基本理論與應用框架；簡述深度學習的基本原理、地震數據重建與去噪數據樣本組織方法，包括理論引導數據科學正演生成模擬樣本的過程，以及實際樣本增廣的方法。第二部分(第3章和第4章)在壓縮感知框架下，分別基於曲波、波原子稀疏表示重建地震數據，保留地震數據主要特徵。第三部分(第5章和第6章)分別基於結構聚類、多道相似組局部超完備字典稀疏表示，壓制地震數據隨機噪聲，保持地震數據細節特徵。第四部分(第7章和第8章)分別基於聯合傅裡葉域、小波域特徵約束的深度學習重建地震數據，加強數據紋理細節信息。第五部分(第9章和第10章)分別基於聯合傅裡葉域約束、兩階段神經網絡的深度學習壓制地震數據噪聲，增強網絡模型的泛化能力。
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