Minimum weighted norm interpolation of seismic data with adaptive weights
Notice bibliographique
Résumé
PreviousNext No AccessSEG Technical Program Expanded Abstracts 2001Minimum weighted norm interpolation of seismic data with adaptive weightsAuthors: Bin LiuMauricio D. SacchiBin LiuDepartment of Physics, University of Alberta and Mauricio D. SacchiDepartment of Physics, University of Albertahttps://doi.org/10.1190/1.1816511 SectionsAboutPDF/ePub ToolsAdd to favoritesDownload CitationsTrack CitationsPermissions ShareFacebookTwitterLinked InRedditEmail Permalink: https://doi.org/10.1190/1.1816511FiguresReferencesRelatedDetailsCited ByPost-stack seismic data interpolation using a fast non-local similarity matching algorithm15 February 2021 | Studia Geophysica et Geodaetica, Vol. 65, No. 1Reconstruction of the near‐offset gap in marine seismic data using seismic interferometric interpolation1 December 2017 | Geophysical Prospecting, Vol. 66, No. S1Wavefield-based regularization of multicomponent seismic dataKhemraj Shukla and Priyank Jaiswal17 August 2017Multicomponent Seismic Complete Session17 August 2017Interpolation of near offset using surface-related multiples15 October 2011 | Applied Geophysics, Vol. 8, No. 320. Signal ProcessingP. M. Zwartjes, M. D. Sacchi, Sergey Fomel, Bill Dragoset, Eric Verschuur, Ian Moore, and Richard Bisley21 March 2012De‐alias seismic data reconstruction investigationYing Shi, Hong Liu, and Guofeng Liu14 October 2009Interpolation of near offsets using multiples and prediction‐error filtersWililam Curry and Guojian Shan15 December 2008Reconstruction of Seismic Data with Least Squares Inversion Based on Nonuniform Fast Fourier Transform31 May 2013 | Chinese Journal of Geophysics, Vol. 51, No. 1Shaping regularization in geophysical-estimation problemsSergey Fomel15 February 2007 | GEOPHYSICS, Vol. 72, No. 2Fourier reconstruction of nonuniformly sampled, aliased seismic dataP. M. Zwartjes and M. D. Sacchi29 December 2006 | GEOPHYSICS, Vol. 72, No. 1A Study on Reconstruction of De-Aliased Uneven Seismic Data31 May 2013 | Chinese Journal of Geophysics, Vol. 47, No. 2Simultaneous interpolation of 4 spatial dimensionsBin Liu, Mauricio D. Sacchi, and Daniel Trad3 January 2005Sparseness‐constrained least‐squares inversion: Application to seismic wave reconstructionYanghua Wang25 September 2003 | GEOPHYSICS, Vol. 68, No. 5 SEG Technical Program Expanded Abstracts 2001ISSN (print):1052-3812 ISSN (online):1949-4645Copyright: 2001 Pages: 2135 publication data© 2001 Copyright © 2001 Society of Exploration GeophysicistsPublisher:Society of Exploration Geophysicists HistoryPublished: 03 Jan 2005 CITATION INFORMATION Bin Liu and Mauricio D. Sacchi, (2001), "Minimum weighted norm interpolation of seismic data with adaptive weights," SEG Technical Program Expanded Abstracts : 1921-1924. https://doi.org/10.1190/1.1816511 Plain-Language Summary PDF DownloadLoading ...
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».