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基于深度學習的大地電磁二維反演研究

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摘要： 為了解決傳統(tǒng)卷積神經網絡反演由于層數過多而影響準確度的問題，開展了基于殘差神經網絡的大地電磁二維反演研究。通過大地電磁二維正演建立大量數據集，以TE 和TM 模式下的視電阻率和相位數據作為四通道網絡輸入，以對應的地電模型作為標簽及輸出進行有監(jiān)督的學習，利用殘差神經網絡實現二維大地電磁反演。不同噪聲水平的地電模型反演結果表明殘差網絡不僅可以很好地消除層數過多帶來的準確度下降問題，還具有很強的抗噪作用。（剩余198字）

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