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摘要：本发明涉及大地电磁反演技术领域，具体涉及一种基于隐式神经元网络的大地电磁二维反演方法及系统，所述方法包括：获取实测数据和待反演模型；对待反演模型进行网格剖分，得到网格坐标参数，确定接收器坐标参数；将网格坐标参数输入至隐式神经元网络，得到中间电导率模型；将中间电导率模型、网格坐标参数、接收器坐标参数、实测数据的频率或周期输入至正演算法，得到理论数据；计算总损失项；根据总损失项训练隐式神经元网络，得到最优隐式神经元网络；将网格坐标参数输入至最优隐式神经元网络中，得到地下介质的电导率模型。本发明对初始模型依赖小，通过深度学习优化算法能够有效避免局部极小值的问题，揭示更准确的异常体边界。
主权项：1.一种基于隐式神经元网络的大地电磁二维反演方法，其特征在于，所述方法包括：步骤S1，获取实测数据和待反演模型；步骤S2，对所述待反演模型进行网格剖分，得到网格原始坐标参数；将所述网格原始坐标参数进行标准化处理，得到网格坐标参数，在所述网格坐标参数中确定接收器坐标参数；步骤S3，将所述网格坐标参数输入至隐式神经元网络中，基于所述隐式神经元网络的输出结果得到中间电导率模型；步骤S4，将所述中间电导率模型、网格坐标参数、接收器坐标参数、实测数据的频率或周期输入至大地电磁正演算法中，得到理论数据；步骤S5，计算所述理论数据与实测数据之间的数据损失项；根据自动微分保留的所述中间电导率模型与网格坐标参数之间的梯度信息得到初始模型损失项，将所述初始模型损失项乘以正则化因子得到模型损失项；将所述数据损失项与模型损失项相加得到总损失项；步骤S6，根据所述总损失项反复迭代训练所述隐式神经元网络，得到最优隐式神经元网络；步骤S7，将所述网格坐标参数输入至所述最优隐式神经元网络中，得到地下介质的电导率模型。
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百度查询： 中国海洋大学 一种基于隐式神经元网络的大地电磁二维反演方法及系统
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