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基于半监督学习的智能叠前反演方法研究及应用
一、引言
随着地球物理勘探技术的不断发展，对地震数据的处理和分析要求也越来越高。叠前反演作为地震数据处理的重要环节，其准确性和效率直接影响到后续的油气勘探和资源开发。传统的叠前反演方法主要依赖于人工经验和参数调整，难以满足复杂地质条件下的高精度反演需求。因此，研究一种基于半监督学习的智能叠前反演方法，对于提高地震数据处理效率和准确性具有重要意义。
二、半监督学习理论基础
半监督学习是机器学习的一种重要方法，它结合了有标签数据和无标签数据的优势，通过利用未标记数据来提高学习性能。在叠前反演中，半监督学习可以充分利用已知的地震数据和地质信息，以及大量的未
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