ИСТИНА

В работе представлен аппроксимационно-нейросетевой алгоритм решения условно-корректных коэффициентных обратных задач геоэлектрики в классе сред с кусочно-постоянной электропроводностью, заданной на сетке параметризации. Показано, что степень неоднозначности (погрешность) решений монотонно возрастает с увеличением размерности сетки параметризации. Предложен метод построения оптимальной сетки параметризации, которая имеет максимальную размерность при условии, что априорные оценки неоднозначности решений не превышают заданной величины. Показано, что обратная задача в рассматриваемом классе сред сводится к классической аппроксимационно-интерполяционной проблеме с использованием нейросетевых полиномов, решение которой составляет суть аппроксимационного нейросетевого (АНС) метода. Определяется собственная ошибка АНС метода, вычисляются апостериорные оценки неоднозначности (погрешности) получаемых приближенных решений при достигнутой невязке синтеза. Метод позволяет формализовано и единообразно получать решения обратной задачи геоэлектрики с общим числом искомых параметров среды n*10^3.