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基于遗传神经网络的大地电磁反演 资源摘要信息是指通过结合遗传算法和神经网络来实现大地电磁反演的方法。该方法首先使用BP神经网络算法来学习建立大地电磁二维地电模型，然后利用遗传算法对神经网络学习训练过程进行优化，计算出多种地电模型网络连接权值和阈值的最优解。将最优连接权值和阈值对未知模型进行反演测试，输出为该地电模型参数。 大地电磁反演是指通过电磁波信号来研究地球内部结构的技术。该技术可以用于探测地下矿产、油气田、地下水等等。然而，大地电磁反演存在一些挑战，如非线性反演问题、计算效率问题等。为了解决这些问题，本文提出了一种基于遗传神经网络的大地电磁反演方法。 遗传神经网络是指结合遗传算法和神经网络的技术。该技术可以充分发挥遗传算法的全局寻优性和神经网络的局部寻优性，提高计算效率和准确度。在大地电磁反演中，遗传神经网络可以用于优化神经网络的学习训练过程，计算出最优解，并提高反演的准确度。 BP神经网络是指后向传播神经网络算法，用于建立大地电磁二维地电模型。该算法可以通过学习来建立模型，然后用于反演测试。然而，BP神经网络算法存在一些缺陷，如收敛速度慢、计算效率低等。为了解决这些问题，本文提出了一种基于遗传算法的BP神经网络算法，该算法可以提高学习速度和计算效率。 遗传算法是指一种类似于生物进化的优化算法。该算法可以用于优化非线性问题，如大地电磁反演问题。遗传算法可以通过选择、交叉、变异等操作来搜索最优解。在大地电磁反演中，遗传算法可以用于优化神经网络的学习训练过程，计算出最优解。 实验结果表明，基于遗传神经网络的大地电磁反演方法可以提高反演的准确度和计算效率。该方法可以用于解决大地电磁反演中的非线性问题，并提高反演的稳定性和运算效率。 本文提出了一种基于遗传神经网络的大地电磁反演方法，该方法可以提高反演的准确度和计算效率，并解决大地电磁反演中的非线性问题。