| 基于深度学习的重力异常与重力梯度异常联合反演 |
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| 作者姓名： | 张志厚 廖晓龙 曹云勇 侯振隆 范祥泰 徐正宣 路润琪 冯涛 姚禹 石泽玉 |
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| 作者单位： | 西南交通大学地球科学与环境工程学院,成都 611756;西南交通大学高速铁路线路工程教育部重点实验室,成都 610031;西南交通大学地球科学与环境工程学院,成都 611756;中铁二院成都地勘岩土工程有限责任公司,成都 610000;东北大学深部金属矿山安全开采教育部重点实验室,沈阳 110819;东北大学资源与土木工程学院,沈阳 110819;西南交通大学地球科学与环境工程学院,成都 611756;中铁二院成都地勘岩土工程有限责任公司,成都 610000 |
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| 基金项目： | 国家重点研发计划项目;中国中铁股份有限公司科技研究开发计划项目;四川省科技厅科技计划项目 |
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| 摘 要： | 高效高精度的反演算法在重力大数据时代背景下显得尤为重要,受深度学习卓越的非线性映射能力的启发,本文提出了一种基于深度学习的重力异常及重力梯度异常的联合反演方法.文中首先提出了一种基于网格点几何格架的重力异常及重力梯度异常的空间域快速正演算法,这为本文深度学习反演算法的实现奠定了基础;其次对大量的不同密度模型进行正演计算...
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| 关 键 词： | 重力异常与重力梯度异常 全卷积神经网络 快速正演 联合反演 |
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