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为了提高勘探精度及采油效率,需要更深入地了解地质构造,因此断层面模型的重构有着重要的意义,为此提出了基于再生核神经网络的断层面重构方法。再生核源于不同学科分支,目前已成为函数逼近的重要工具。将再生核与神经网络有机地结合起来,提出一种新型的神经网络———再生核神经网络,且将网络的训练归结为求解线性方程组问题,为了建立既具有足够精度又能表现系统行为的简单模型,考虑线性方程组的稀疏解是必要的,稀疏解就是具有大量零元素的近似解。虽然稀疏解整体误差较小,但可能在一些点上的误差较大,为此提出对稀疏解的误差修正方