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基于神经网络对地球物理资料进行反演,其原理是把希望输出与实际输出之差偏差归结为连接权的＂过错＂,通过把输入层单元的误差,逐层向输入层逆向回转,分摊给各层单元,从而获得各层单元的参考误差,以调整相应的连接权;并讨论了神经网络反演和基于模型反演在少井的情况下对反演效果的影响,以及神经网络反演中的各参数对分辨率的影响,对神经网络反演的应用及推广提供了相关参考.