Использование сверточных нейронных сетей для решения обратных задач электроразведки

Авторы: Шимелевич М.И., Родионов Е.А., Оборнев И.Е., Оборнев Е.А.
Сборник: Вопросы теории и практики геологической интерпретации гравитационных, магнитных и электрических полей: Сборник научных трудов. Вып. 1 (51)
Тезисы
Год издания: 2025
Место издания: ГИ УрО РАН Пермь
Первая страница: 339
Последняя страница: 340
Аннотация: Standard methods for training MLP neural networks solve small-dimensional geophysical inverse problems. For nonlinear problems with N~100 or more, convolutional neural networks trained with deep learning are required. A custom CNN with specialized transformations (e.g., data compression) is proposed, enabling solutions for N~10^3 without initial approximation. The inversion process takes seconds and is independent of problem dimensionality (2D/3D). Numerical tests on synthetic and field data confirm the efficiency of the approach.
Добавил в систему: Оборнев Иван Евгеньевич

	ИСТИНА	Войти в систему Регистрация
	ИСТИНА ПсковГУ
	Главная Поиск Статистика О проекте Помощь

ИСТИНА