买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉成都理工大学申请的专利一种小波域多尺度地震数据缺失区域自适应智能修复方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120216880B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510353090.0，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种小波域多尺度地震数据缺失区域自适应智能修复方法及装置是由李超;张程涵;文晓涛;刘兴业;祖绍环设计研发完成，并于2025-03-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种小波域多尺度地震数据缺失区域自适应智能修复方法及装置在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种小波域多尺度地震数据缺失区域自适应智能修复方法及装置，其中，方法包括：获取待修复的地震数据；将所述地震数据输入至预训练的第一生成网络，得到修复完成的地震数据；所述第一生成网络包括编码器、残差模块、解码器：其中，编码器和解码器中设置有小波卷积模块。将生成器网络设计成嵌入小波卷积的网络结构，有助于增强插值结果的平滑性和准确性，提升了低频信息的重建精度的同时保留了细节。

本发明授权一种小波域多尺度地震数据缺失区域自适应智能修复方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种小波域多尺度地震数据缺失区域自适应智能修复方法，其特征在于，应用于一种小波域多尺度地震数据缺失区域自适应智能修复系统，所述方法包括： 获取待修复的地震数据； 将所述地震数据输入至预训练的第一生成网络，得到修复完成的地震数据； 所述第一生成网络包括编码器、残差模块、解码器： 其中，编码器和解码器中设置有小波卷积模块； 其中，第一生成网络的训练方式为： 获取训练数据，所述训练数据包括缺失的地震数据和其对应的完整的地震数据； 将所述训练数据中的缺失的地震数据输入生成器中生成第一生成数据；使用所述第一生成数据和所述完整的地震数据计算判别器的损失并更新判别器的参数； 通过所述判别器计算所述生成器的损失并更新所述生成器的参数，直至模型达到预设的性能指标； 将训练完成的生成器作为第一生成网络； 所述第一生成网络具体包括编码器的四层下采样模块和解码器的四层上采样模块，使用小波卷积层，具体采用db2小波基，分解层数设置为2； 所述编码器的四层下采样模块实现方式为：在下采样的每一层通过db2小波基进行2级分解，得到低频和高频特征图，逐层计算得到1024通道的特征图；所述残差模块使用3x3卷积；所述解码器的四层上采样模块的实现方式为：在上采样的每一层通过db2小波基上采样，逐层计算将数据图像恢复到与原图相同的空间分辨率； 所述第一生成网络的训练方式中的损失函数包括： lG＝lrec+αlper+βladv+λltv其中，lG为生成器的损失函数，α、β、λ是对应各损失项的权重，用于平衡损失对训练的影响；lrec表示使用均方误差MSE计算的重建损失，用于衡量生成数据和目标数据之间的像素差异，计算的是生成数据及其对应的完整的数据dR的MSE，表示为： W和H表示输入的缺失地震数据dM的维度，t表示从dM到dR的分辨率改进的尺度；为对应的完整数据； 感知损失lper是衡量生成数据与目标数据之间感知质量差异的损失函数，表示为： 其中φi,j表示在第i个最大池化层之前提取第j个卷积的特征图的操作，Wi，j和Hij表示VGG网络内的各个特征图的维度；x、y表示计数取值； ladv为重建损失；ltv为总变分损失。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人成都理工大学，其通讯地址为：610059 四川省成都市成华区二仙桥东三路1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。