[发明专利]一种基于学习的广域电磁法激电信息非线性提取方法有效
| 申请号： | 202011413296.1 | 申请日： | 2020-12-04 |
| 公开（公告）号： | CN112699596B | 公开（公告）日： | 2022-08-23 |
| 发明（设计）人： | 董莉;江沸菠;王敏捷;周志彬 | 申请（专利权）人： | 湖南工商大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F30/25;G06N3/00;G06N7/00;G01V3/00;G06F111/06;G06F111/08;G06F119/02 |
| 代理公司： | 湖南科云知识产权代理事务所(普通合伙) 43253 | 代理人： | 何方 |
| 地址： | 410000*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于学习的广域电磁法激电信息非线性提取方法，包括：采用灰狼优化算法作为非线性反演的主程序；使用贝叶斯神经网络作为计算代价低的代理模型；通过学习反演过程中的历史数据来优化反演过程，利用灰狼优化算法求解电磁法反演问题，提取广域电磁法的激电信息。本发明设计基于学习机制的非线性反演算法，一方面，利用算法过程中的历史有效参数，设计自适应灰狼优化算法；另一方面，结合反演过程中的正演评估数据，建立基于贝叶斯神经网络的代理模型。本发明方法具有较好的适用性，能够为完全非线性反演方法高效快速地完成反演任务，节省了反演时间，实现大规模、高精度的地质资料解释提供可借鉴的经验。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 学习 广域 电磁 法激电 信息 非线性 提取 方法 | ||
【主权项】：
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