【摘 要】
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重磁反演的解是不唯一的,重磁数据的联合反演较单独反演降低了多解性,提升了反演结果的精度。模糊c-回归(FCRM)聚类反演方法是一种基于物性一致性的联合反演方法。目前,该方法一般采用高斯牛顿法解方程组,计算效率低。本文采用共轭梯度最优化算法实现FCRM聚类联合反演,提升了反演效率。本文在目标函数建立过程中采用了光滑约束项,采用有限差分法计算模型目标函数,本文用三元组存储和计算有限差分稀疏矩阵,大大降低了内存的占用量和计算时间。反演算法的设计中,采用了模型加权和再加权的方法,进一步提升了反演的效率和精度。本文
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重磁反演的解是不唯一的,重磁数据的联合反演较单独反演降低了多解性,提升了反演结果的精度。模糊c-回归(FCRM)聚类反演方法是一种基于物性一致性的联合反演方法。目前,该方法一般采用高斯牛顿法解方程组,计算效率低。本文采用共轭梯度最优化算法实现FCRM聚类联合反演,提升了反演效率。本文在目标函数建立过程中采用了光滑约束项,采用有限差分法计算模型目标函数,本文用三元组存储和计算有限差分稀疏矩阵,大大降低了内存的占用量和计算时间。反演算法的设计中,采用了模型加权和再加权的方法,进一步提升了反演的效率和精度。本文
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