本公開提供了一種基于對抗生成網絡和偽標注的半監督電阻率深度學習反演方法及系統,能夠實現對部分視電阻率數據缺少對應地質模型情況下的深度學習反演網絡,首先針對視電阻率數據深度變化特征采用自適應卷積網絡,對電法數據垂直特征進行提取,并通過提取特征圖并最終得到電阻率模型,完成視電阻率數據與地下電阻率地質模型的映射關系;同時在網絡結構中加入了判別器,為無對應地質模型的視電阻率數據引入偽標注,擴充有標簽數據的數據量,實現了半監督學習策略。通過半監督深度學習電法數據反演網絡,提高了在有標簽數據較少時深度學習網絡反演效果。
聲明:
“基于對抗生成網絡和偽標注的半監督電阻率反演方法及系統” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)