Аппроксимационный нейросетевой метод решения многомерных нелинейных обратных задач геофизикистатья
Статья опубликована в журнале из списка RSCI Web of Science
Статья опубликована в журнале из перечня ВАК
Статья опубликована в журнале из списка Web of Science и/или Scopus
Дата последнего поиска статьи во внешних источниках: 17 октября 2017 г.
Аннотация:В работе представлен аппроксимационно-итерационный нейросетевой метод решения условно-корректных нелинейных обратных задач геофизики, который основан на аппроксимации обратного оператора с помощью нейронных сетей. Обратная задача решается в классе сеточных (блочных) моделей сред на регуляризованной сетке параметризации, принцип построения которой опирается на использование расчетных значений модуля непрерывности обратного оператора и его модификаций, определяющих степень неоднозначности решений. Метод позволяет получать приближенные решения обратной задачи с максимальной детальностью при заданной степени неоднозначности с общим числом искомых параметров среды ~n х 10^3. Вычисляются априорные и апостериорные оценки степени неоднозначности получаемых приближенных решений. Работа метода иллюстрируется на примере 3D инверсии синтезированных площадных данных геоэлектрики методом МТЗ в аудио частотном диапазоне, соответствующих схематизированной модели кимберлитовой трубки.