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申请/专利权人：山东大学
摘要：本发明提供了一种基于卷积神经网络的地质雷达全波形反演优化方法及系统，本发明针对地质雷达全波形反演的梯度计算及优化处理问题，使用深度学习中的自动微分求取梯度，建立卷积神经网络进行梯度优化；针对地质雷达全波形反演的计算速度问题，提出基于可微分卷积算子的时域有限差分正演方法；最终对地质雷达全波形反演结果进行优化、计算速度进行提升，并获得了与真实模型对应性较好的反演结果。
主权项：1.一种基于卷积神经网络的地质雷达全波形反演优化方法，其特征是，包括以下步骤：1构建介质参数的初始模型；2在所述初始模型上设置观测方式；3对所述初始模型进行卷积神经网络的滤波修正处理；4对滤波修正处理后的模型进行电磁波正演模拟，通过基于可微分卷积算子的时域有限差分正演方法计算得到接收天线位置的模拟观测数据；5对比模拟观测数据与真实模型的真实观测数据，计算损失函数，并加入正则化约束；6使用深度学习的自动微分方法进行梯度计算，反向传播计算梯度的过程经过卷积神经网络，卷积神经网络对梯度进行滤波修正处理；使用深度学习中的优化器进行模型的参数的更新；7重复步骤3-6，直到满足迭代收敛条件，得到地质雷达全波形反演优化结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东大学 基于卷积神经网络的地质雷达全波形反演优化方法及系统
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