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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种基于多重注意力机制的沙漠地震去噪方法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：CN115561817B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202211245507.4，技术领域涉及：G01V1/36；该发明授权一种基于多重注意力机制的沙漠地震去噪方法是由李娟;屈若兰;李月;卢长刚;杨晓萍设计研发完成，并于2022-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多重注意力机制的沙漠地震去噪方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多重注意力机制的沙漠地震去噪方法，包括如下步骤：步骤一、构建初始基于多重注意力机制的去噪网络，包括依次连接的均值漂移层、卷积层、主激活函数层、第一增强注意力模块、监督注意模块、第二增强注意力模块、卷积层和均值漂移层；步骤二、对所述初始基于多重注意力机制的去噪网络进行训练，获得理想基于多重注意力机制的去噪网络；步骤三、将原始含噪地震信号输入所述理想基于多重注意力机制的去噪网络中，获得去噪的地震信号。本发明具有在低信噪比的情况下也能抑制随机噪声，恢复信号的特点。

本发明授权一种基于多重注意力机制的沙漠地震去噪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多重注意力机制的沙漠地震去噪方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤一、构建初始基于多重注意力机制的去噪网络； 其中，所述基于多重注意力机制的去噪网络包括依次连接的第一均值漂移层、卷积层、主激活函数层、第一增强注意力模块、监督注意模块、第二增强注意力模块、卷积层和第二均值漂移层； 所述第一增强注意力模块和第二增强注意力模块均由18层结构组成，第1层为膨胀卷积模块，第2-6层由卷积层和激活函数层依次间隔组成，第7层为卷积层，第8-13层由卷积层和激活函数层依次间隔组成，第14层为平均池化层，第15-17层由卷积层和激活函数层依次间隔组成，第18层为激活函数层，所述第1层的输入与第3层的输出组成残差结构作为第4层的输入，所述第4层的输入和第6层的输出组成残差结构作为第7层的输入，所述第7层的输出和第12层的输出组成残差结构作为第13层的输入，所述第13层的输出和第18层的输出组成残差结构作为第一增强注意力模块的输出； 所述膨胀卷积模块由第一膨胀卷积层、第二膨胀卷积层、第三膨胀卷积层和第四膨胀卷积层组成，所述第一膨胀卷积层和第三膨胀卷积层的输入均为主激活函数层的输出，所述第一膨胀卷积层的输出作为第二膨胀卷积层的输入，所述第三膨胀卷积层的输出作为第四膨胀卷积层的输入，所述第二膨胀卷积层和第四膨胀卷积层的输出作为第2层的输入，所述第一膨胀卷积层的膨胀因子为1，所述第二膨胀卷积层的膨胀因子为2，所述第三膨胀卷积层的膨胀因子为3，所述第四膨胀卷积层的膨胀因子为4，所述第一增强注意力模块的第12层的卷积滤波器的尺寸设置为1×1，所述基于多重注意力机制的去噪网络中的其余卷积滤波器的尺寸均设置为3×3； 步骤二、对所述初始基于多重注意力机制的去噪网络进行训练，获得理想基于多重注意力机制的去噪网络； 步骤三、将原始含噪地震信号输入理想基于多重注意力机制的去噪网络的第一均值漂移层； 步骤四、经过所述主激活函数层处理后的数据依次进入第一增强注意力模块、监督注意模块和第二增强注意力模块； 步骤五、第二均值漂移层处理接收到的数据后输出，获得去噪的地震信号。

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