人工神经网络（ANN，Artificial Neural Network）是一种模拟生物神经网络结构和功能的计算模型，由大量简单的神经元（也称为节点或单元）广泛相互连接而成。它在地震资料处理中的应用主要得益于其强大的非线性处理能力和自适应学习能力，能够处理传统线性方法难以处理的复杂、非线性地球物理信号。
在地震资料处理领域，人工神经网络被用于非线性滤波和降维。地球物理信号由于大地介质的高度非均质性和各向异性，呈现出严重的非线性特性，传统线性信号处理技术在处理这类信号时往往无法避免误差和有用信号的损失。而神经网络能够通过训练来学习输入信号与输出信号之间的非线性映射关系，实现对地震数据的有效降维和滤波处理。
神经网络中的神经元是其基本单元，每个神经元模拟了生物神经元的处理机制。其输入输出关系可表示为：
Y(j) = f(Σ(Wij * X(i)) + θ(j))，
其中，Y(j)是第j个神经元的输出；X(i)是第i个输入信号；Wij是第i个输入与第j个神经元之间的连接权重；θ(j)是第j个神经元的偏置；f是激活函数，例如S型函数或双曲正切函数。激活函数的特性决定了神经元的输入输出特性。
多层前馈神经网络由输入层、一个或多个隐含层以及输出层组成。在多层网络中，输入信号经过加权后通过各层节点之间的连接传播。在每层节点，输入信号被加权求和后通过激活函数处理，产生该层的输出信号，最终传至输出层生成网络的输出信号。
神经网络的学习和训练是通过调整网络中的连接权重来实现的。学习样本包含输入样本集和输出样本集，网络通过学习样本训练，以确保每组输入都能产生一组所期望的输出。训练神经网络的目的是通过调整网络连接权重来减少网络实际输出与期望输出之间的误差。
常用的神经网络训练算法是反向传播（Backpropagation，简称BP）算法。BP算法是一种监督学习方法，通过不断迭代计算输出误差，并将误差按权重反向传播到网络中，逐步调整权重，直至网络输出与实际目标值的误差足够小，网络被训练完成。
对于多层网络而言，不同的网络结构和训练集会导致不同的网络性能。因此，设计适合的训练集对实现有效的神经网络模型至关重要。此外，由于多层网络能够表达输入信号的任意复杂性和非线性，这使得其在处理多维数据的非线性滤波和降维任务中具有显著优势。
在地震资料处理的具体应用中，人工神经网络可以处理多道地震记录，通过人工合成的多道地震记录试算结果证明了其有效性。相比于传统的线性滤波方法，神经网络可以在保持有效信号的同时去除噪声，提高信号的信噪比，从而为地震资料的后续分析提供更加准确的数据基础。
