双层神经网络方案：高对比度物体三维超分辨率弹性波反演

介绍三维弹性波反演技术瓶颈；讲解可变形卷积自适应建模原理；提出 BLNNS 双层神经网络超分辨率方案。 验证高对比度复杂模型噪声鲁棒性能。

陈连木老师目前就职于集美大学海洋信息工程学院，主要研究方向为深度学习和多物理场反演。已发表多篇高水平SCI期刊论文，并长期担任IEEE TRANSACTION系列期刊审稿人。主持福建省自然科学基金青年项目一项，参与国家重点研发计划“深地资源勘查开采”重点专项、国家重点基础研究发展计划（973专项）、国家自然科学基金面上项目等多项国家级科研项目。