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摘要：本发明涉及一种基于Q‑learning算法的地面瞬变电磁参数提取方法，包括：1随机生成一维层状电阻率模型，电阻率数值根据自然界实际存在的电阻率范围随机生成；2利用生成的一维层状电阻率模型进行一维数值模拟，将得到的地面瞬变电磁响应数据作为Q‑learning参数提取模型的输入量；3建立Q‑learning参数提取模型；根据所述参数提取模型对所采集的瞬变电磁响应数据d0进行参数提取，当达到所述参数提取算法的迭代达到收敛条件后，得到层状电阻率参数，完成参数提取。本发明避免了传统方法过于依赖初始模型、容易陷入局部最优的问题，同时避免了深度学习方法需要前期构建大量训练集的问题。

主权项：1.一种基于Q-learning算法的地面瞬变电磁参数提取方法，其特征在于，包括如下步骤：1随机生成一维层状电阻率模型，电阻率数值根据自然界实际存在的电阻率范围随机生成；2利用生成的一维层状电阻率模型进行一维数值模拟，将得到的地面瞬变电磁响应数据作为Q-learning参数提取模型的输入量；3进行状态空间定义、奖励函数定义、动作空间定义、Q表更新设定以及动作选择策略设定，建立Q-learning参数提取模型；进一步地，步骤3中：状态空间定义，设置所述参数提取目标模型为层状大地模型，设置模型电阻率变化范围为ρmin，ρmax；将电阻率在变化范围内离散化，离散步长设置为Δρ，即状态空间定义为S＝[ρmin，ρmin+Δρ，ρmin+2Δρ，…，ρmax]；动作空间定义，动作空间包括所有可能的电阻率，即动作空间定义为A＝[ρmin，ρmin+Δρ，ρmin+2Δρ，…，ρmax]；奖励函数定义，奖励函数通过对动作执行前的瞬变电磁响应数据误差和动作执行后的瞬变电磁响应数据误差进行比较获得；瞬变电磁响应数据误差定义为其中d0表示输入的瞬变电磁响应数据，d表示当前提取出的电阻率参数获得的瞬变电磁响应数据；奖励函数定义为其中，e0表示动作执行前的瞬变电磁响应数据误差，e表示动作执行后的瞬变电磁响应数据误差；当动作执行后的瞬变电磁响应数据误差变大，则奖励值为负值，且误差越大，奖励值越小；反之，当动作执行后的瞬变电磁响应数据误差变小，则奖励值为正值，且误差越大，奖励值越小；Q表更新，将每次动作执行后的反馈值Q值记录至Q表中，通过公式Qs,a＝Qs,a+α[r+λmaxa′Qs′,a′-Qs,a]来更新Q值，其中Qs,a表示当前状态s及当前动作a下的Q值，Qs′,a′表示估计状态s′及估计动作a′下的Q值，α表示学习率，λ表示奖励衰减系数，α、λ根据输入瞬变电磁响应数据特性进行决定；4根据步骤3所述参数提取模型对步骤2中所采集的瞬变电磁响应数据d0进行基于Q-learning算法的参数提取，当达到所述参数提取算法的迭代达到收敛条件后，得到层状电阻率参数，完成参数提取。

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百度查询： 吉林大学 一种基于Q-learning算法的地面瞬变电磁参数提取方法