[发明专利]一种基于高泛化神经网络的地空电磁数据反演方法有效
| 申请号： | 202110834698.7 | 申请日： | 2021-07-23 |
| 公开（公告）号： | CN113406709B | 公开（公告）日： | 2022-05-31 |
| 发明（设计）人： | 吴琼;嵇艳鞠;张悦晗;关珊珊;赵雪娇;黎东升 | 申请（专利权）人： | 吉林大学 |
| 主分类号： | G01V3/38 | 分类号： | G01V3/38;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 沈阳铭扬联创知识产权代理事务所(普通合伙) 21241 | 代理人： | 屈芳 |
| 地址： | 130012 吉林*** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 摘要： |
本发明涉及一种基于高泛化神经网络的地空电磁数据反演方法，依据反常扩散分数阶模型，计算地空电磁响应，建立电磁响应与反常扩散分数阶模型的样本集；优化设计网络结构、选取训练函数、激活函数；限制每个参数矩阵为对角矩阵且Frobenius规范最多为1，采用秩为1矩阵替换秩接近1的参数矩阵，获得由深度r'网络和单变量函数组成的近似神经网络；对单变量函数的Lipschitz函数，所有输入0映射到固定输出；通过 |
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| 搜索关键词： | 一种 基于 泛化 神经网络 电磁 数据 反演 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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