| 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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| 引用本文： | 陈东敬,张新兵.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[J].勘探地球物理进展,2005,28(3):215-218. |
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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： | 2005-3-23 |
| 修稿时间： | 2005年3月23日 |
Application of SA-BPNN in inversion of gravity data from Iran |
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| CHEN Dongjing,Zhang Xinbing.Application of SA-BPNN in inversion of gravity data from Iran[J].Progress in Exploration Geophysics,2005,28(3):215-218. |
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| Authors: | CHEN Dongjing Zhang Xinbing |
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| Affiliation: | Institute of Geology and Geophysics, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100029, China |
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| Abstract: | This paper presents a hybrid inversion method which uses the optimized back-propagation neural network (BPNN) as main frame while simulated annealing algorithm is used in the course of inversion. This method takes advantages of both BPNN.whose self learning ability helps improve local search performance,and SA. whose abrupt probabilistic change is used to achieve global convergence.The method was validated by model test.and was applied to inversion of gravity data from Kashan. Iran. |
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| Keywords: | simulated annealing algorithm back-propagation neural network gravity inversion Iran |
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