Алгоритм решения обратной задачи геоэлектрики на основе нейросетевой аппроксимации
М.И. Шимелевич1, Е.А. Оборнев1, И.Е. Оборнев2, Е.А. Родионов1
1Российский государственный геологоразведочный университет им. Серго Орджоникидзе, ул. Миклухо-Маклая, 23, Москва, 117485
Shimelevich-m@yandex.ru
2Институт ядерной физики им. Д.В. Скобельцына, Ленинские горы, 1, строение 2, Москва, 119991
o_ivano@mail.ru
Ключевые слова: геоэлектрика, обратная задача, аппроксимация, априорные и апостериорные оценки, нейронные сети, geoelectrics, inverse problem, approximation, a priori and a posteriori estimates, neural networks
Страницы: 451-468
Аннотация
В работе представлен аппроксимационно нейросетевой алгоритм решения обратных задач геоэлектрики в классе сеточных (блочных) моделей сред. Алгоритм основан на построении приближенного обратного оператора с помощью нейронных сетей и позволяет формализовано получать решения обратной задачи геоэлектрики с общим числом искомых параметров среды ~ n 103. Рассматриваются вопросы корректности задачи построения нейросетевых обратных операторов. Вычисляются апостериорные оценки степени неоднозначности получаемых приближенных решений обратной задачи. Работа алгоритма иллюстрируется на примерах 2D, 3D инверсий синтезированных и полевых данных геоэлектрики, получаемых методом магнитотеллурических зондирований (МТЗ).
DOI: 10.15372/SJNM20180408 |
