神经网络在地球物理勘探中的研究进展

发布时间：2021-07-22 13:20

　　神经网络最早可追溯到20世纪40年代,是一种从经验中学习并识别数据中的复杂模式和关系的算法。经过漫长的发展之后,该方法广泛应用于语音识别、计算机视觉、目标检测、金融等领域,并呈现出与其他学科融合的局面。在地球物理领域,相较于传统的方法,神经网络的应用起步较晚。通过学习,神经网络方法能很好地获得输入与输出的复杂关系,该方法在最近十几年得到了快速的发展,是一种更健壮、更快速的方法。为了理清神经网络方法在地球物理中的应用情况和推动该方法在地球物理领域的应用发展,通过最新的文献综述,在介绍神经网络的基本理论和神经网络模型的发展基础上,分析了神经网络在地球物理数据预处理,数据解释（正演、反演等）等方面的应用现状,并探讨了神经网络在地球物理领域的发展趋势。 

【文章来源】：工程地球物理学报. 2020,17(04)

【文章页数】：8 页

【部分图文】：

神经元将输入x1,x2,...,xn和偏置

φ(x)= 1 1+e -x ?????? ??? (2)如图2所示,多层感知器将神经元组织成层:具有节点xi的输入层,具有节点yi的输出层以及其间的隐藏层。第l层中神经元的输出用作后续第l+1层中所有神经元的输入。每个神经元的权重和偏差都可以不同。

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于深度置信网络的大地电磁非线性反演（英文）[J]. 王鹤,刘威,席振铢.  Journal of Central South University. 2019(09)
[2]基于Dropout—BPNN的地球物理反演——以表层横波速度反演为例[J]. 康治梁,余嘉顺.  工程地球物理学报. 2019(03)
[3]深度神经网络拾取地震P和S波到时[J]. 于子叶,储日升,盛敏汉.  地球物理学报. 2018(12)
[4]基于遗传神经网络的大地电磁反演[J]. 王鹤,刘梦琳,席振铢,彭星亮,何航.  地球物理学报. 2018(04)
[5]地震多属性BP神经网络法在预测煤层厚度上的应用研究[J]. 杜百灵.  工程地球物理学报. 2018(02)
[6]大地电磁人工神经网络反演[J]. 王鹤,蒋欢,王亮,席振铢,张道军.  中南大学学报(自然科学版). 2015(05)



本文编号：3297231