| 带模拟退火的拟ＢＰ神经网络在伊朗某地区重力资料反演中的应用 |
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| 作者姓名： | 陈东敬 张新兵 |
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| 作者单位： | 1. 中国科学院地质与地球物理研究所,北京,100029;中国石化胜利油田地质院伊朗项目部,山东,东营,257015
2. 同济大学海洋地质国家重点实验室,上海,200092 |
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| 基金项目： | 中国科学院知识创新工程重大项目(KZCXI-SW-18)资助。 |
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| 摘 要： | 选用目前非线性方法中的２个研究热点,即ＢＰ神经网络和模拟退火算法,用优化后的ＢＰ神经网络为主框架,结合位场反演的特点,在反演过程中引入模拟退火算法,这样既利用了ＢＰ神经网络指导学习的功能,提高了局部搜索性能,又利用了模拟退火算法的概率突跳性,实现了最终的全局收敛性,从而在减少多解性和提高反演的速度和精度等方面有了新的进展。通过模型试验,验证了该方法的有效性。本方法应用于伊朗某地区的重力资料反演,较好地反映了剖面的地质情况。
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| 关 键 词： | 模拟退火 拟ＢＰ神经网络 重力反演 伊朗 |
| 文章编号： | 1671-8585(2005)03-0215-04 |
| 收稿时间： | 2005-03-23 |
| 修稿时间： | 2005-03-23 |
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