一种融合深度学习与雅可比矩阵优化的大地电磁反演方法
申请号:CN202511110212
申请日期:2025-08-08
公开号:CN120995859A
公开日期:2025-11-21
类型:发明专利
摘要
本发明属于地球物理、统计学技术领域,具体公布了一种融合深度学习与雅可比矩阵优化的大地电磁反演方法,本发明的有益效果是,相较于端到端直接映射反演结果的深度学习方法:保留数学物理过程:反演迭代仍遵循最优化数学规律;提升泛化性:算法对未知数据的适应能力更强,避免纯数据驱动方法的过拟合风险,与传统反演方法相比:计算耗时大幅降低;跳过正演重复调用:避免传统雅可比矩阵计算需多次调度正演模拟的问题;精度无损:反演结果与传统方法电性结构还原度一致。
技术关键词
大地电磁反演方法
融合深度学习
雅可比矩阵
多通道
反演技术
预训练模型
深度卷积神经网络
统计学技术
数据驱动方法
映射关系建立
深度学习网络
深度学习方法
复合框架
开采价值
正则化参数
反演算法