【摘 要】
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为进一步提高大地电磁非线性反演的准确度和稳定性,本文将深度置信网络引入大地电磁反演。首先,针对建立的大地电磁二维地电模型数据库设计深度置信网络结构,对网络隐含层数
【机 构】
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HunanKeyLaboratoryofNonferrousResourcesandGeologicalHazardsExploration,KeyLaboratoryofMetallogenicPr
【基金项目】
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Project(41304090)supported by the National Natural Science Foundation of China,Project(2016YFC0303104)supported by the National Key Research and Development Project of China,Project(DY135-S1-1-07)supp
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为进一步提高大地电磁非线性反演的准确度和稳定性,本文将深度置信网络引入大地电磁反演。首先,针对建立的大地电磁二维地电模型数据库设计深度置信网络结构,对网络隐含层数和各层节点数进行优选,网络输入为已知地电模型的视电阻率参数,输出为该地电模型参数;然后,根据优选的网络参数进行深度置信网络学习训练,计算出多种地电模型网络连接权值和阈值的最优解;最后,将网络最优连接权值和阈值对未知模型进行反演测试,网络输入为测试地电模型的视电阻率参数,输出为该地电模型电阻率参数。模型实验表明:相比传统的BP神经网络算法,深度置信
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