基于改进粒子群深度神经网络的频率域航空电磁反演.pdf

"基于改进粒子群深度神经网络的频率域航空电磁反演" 本文概述了基于改进粒子群深度神经网络的频率域航空电磁反演方法，该方法通过结合粒子群优化算法和深度神经网络，实现了高精度和快速的反演结果。该方法首先通过频率域航空电磁模型正演获取样本数据集，然后建立深度神经网络的基本框架，网络的输入为归一化垂直磁场分量，输出为相应的地电模型参数。接着，提出了一种惯性权重振荡衰减措施在粒子群优化算法的基础上进行改进，以提高粒子群优化算法的全局寻优能力。将最优的权值与阈值作为网络的初始值，并利用该网络对未知地电模型进行反演测试。 知识点： 1. 频率域航空电磁反演：频率域航空电磁反演是一种基于频率域的航空电磁探测方法，该方法可以获取高精度的地电模型参数。 2. 改进粒子群深度神经网络：改进粒子群深度神经网络是一种结合粒子群优化算法和深度神经网络的方法，该方法可以实现高精度和快速的反演结果。 3. 粒子群优化算法：粒子群优化算法是一种基于群体智能的优化算法，该算法可以实现全局寻优性能。 4. 深度神经网络：深度神经网络是一种基于人工神经网络的机器学习方法，该方法可以实现高精度的分类和回归任务。 5. 频率域航空电磁模型：频率域航空电磁模型是基于频率域的航空电磁探测模型，该模型可以模拟航空电磁探测的过程。 6. 地电模型参数：地电模型参数是指地电模型中的一些参数，如电阻率、电导率等，这些参数可以用来描述地电模型的特性。 7. 机器学习：机器学习是一种基于人工智能的方法，该方法可以实现自动学习和优化。 8. 数据建模：数据建模是一种基于数据的建模方法，该方法可以用来描述和分析数据的特性。 9. 专业指导：专业指导是一种基于专门领域的指导方法，该方法可以用来指导和优化特定的领域。 本文提出的基于改进粒子群深度神经网络的频率域航空电磁反演方法可以实现高精度和快速的反演结果，该方法可以广泛应用于航空电磁探测领域。