基于融合残差注意力机制的卷积神经网络地震信号去噪

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摘要：

由于U型卷积神经网络（Unet）在地震数据去噪中存在计算量大、网络退化和泛化能力弱等问题，本文为了提高去噪效果以及增强模型的泛化性，提出了一种融合残差注意力机制的卷积神经网络（RAUnet）。该网络结构主要由编码和解码两部分构成，网络的每个卷积层之后都加入了批标准化和带泄露整流激活函数。在编码器中，为了提高对噪声的提取能力，引入了残差结构和卷积块注意力模块。（剩余15765字）

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