| 重力梯度张量的拟BP神经网络反演 |
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| 引用本文： | 郭文斌,朱自强,鲁光银.重力梯度张量的拟BP神经网络反演[J].中南大学学报(自然科学版),2011,42(12). |
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| 作者姓名： | 郭文斌 朱自强 鲁光银 |
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| 作者单位： | 中南大学地球科学与信息物理学院,有色金属成矿预测教育部重点实验室,湖南长沙,410083 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(41174061); 国家高技术研究发展计划(“863计划”)项目(2007AA06Z102); 中南大学自由探索计划项目(2011QNZT011) |
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| 摘 要： | 基于重力梯度张量是反映重力场空间变化率的参数,比传统的重力异常具有更高的分辨率和更丰富的信息,将改进的BP神经网络算法应用于重力梯度张量的反演中并分析其反演效果.该算法是一种基于RPROP算法的拟BP神经网络反演算法,采用三层神经网络结构,用隐层神经元表示物性单元的密度值,根据RPROP算法自动修改各单元密度值,从而得出场源空间的密度分布.研究结果表明:采用这种算法对重力梯度张量进行反演计算,收敛速度快,对初始模型依赖性小,可准确反映出异常体形态特征和密度特征.
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| 关 键 词： | 重力梯度张量 拟BP神经网络 RPROP算法 反演 |
Quasi-BP neural network inversion of gravity gradient tensor |
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| GUO Wen-bin
,
ZHU Zi-qiang
,
LU Guang-yin.Quasi-BP neural network inversion of gravity gradient tensor[J].Journal of Central South University:Science and Technology,2011,42(12). |
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| Authors: | GUO Wen-bin ZHU Zi-qiang LU Guang-yin |
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| Institution: | GUO Wen-bin,ZHU Zi-qiang,LU Guang-yin (Key Laboratory of Metallogenic Prediction of Nonferrous Metals,Ministry of Education,School of Info-Physics and Geomatics Engineering,Central South University,Changsha 410083,China) |
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| Abstract: | Based on the fact that gravity gradient tensor is a parameter which can reflect the spatial variation of gravity field,and that it has a higher resolution compared to the traditional gravity anomaly,a method for interpretation of gravity gradient tensor was proposed.The method is a kind of quasi-BP neural network algorithm which is based on RPROP algorithm.A three-layer network and the hidden layer neurons denote physics value were used.The physics value was automatically modified according to RPROP algorit... |
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| Keywords: | gravity gradient tensor quasi-BP neural network RPROP algorithm inversion |
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