基于Link-Net的地震相自动划分

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摘要：地震相人工解释需要耗费大量的时间和精力，并存在很大的主观性和不确定性，从而直接影响地震资料解释的准确性。虽然深度学习算法已经广泛用于地震相划分，然而由于地震相出现的模式及其空间尺度的多样性，在保证高分辨率以及高精度的同时，提高计算效率仍是一项具有挑战性的任务。为此，提出基于ＬｉｎｋＮｅｔ的地震相自动划分方法，采用多分类交叉熵与Ｔｖｅｒｓｋｙ的加权线性组合作为网络训练的损失函数。（剩余334字）

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