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基于BP神经网络的电法勘探反演成像 |
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论文目录 |
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摘要 | 第5-6页 | Abstract | 第6-7页 | 第一章 绪论 | 第11-18页 | 1.1 课题研究背景 | 第11-12页 | 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 | 1.2.1 研究现状以及发展方向 | 第12-14页 | 1.2.2 神经网络在电阻率反演成像中的应用 | 第14-15页 | 1.3 课题研究意义 | 第15-16页 | 1.4 论文的主要内容与结构安排 | 第16-18页 | 第二章 电法勘探中常用的反演方法分析 | 第18-28页 | 2.1 电阻率成像技术 | 第18-22页 | 2.1.1 稳定电流场的建立 | 第18-19页 | 2.1.2 电阻率法的现场数据采集 | 第19-20页 | 2.1.3 电阻率成像的视电阻率求解 | 第20-22页 | 2.2 物探反演的原理与过程 | 第22-24页 | 2.2.1 反演的基本原理 | 第22-23页 | 2.2.2 反演模型的求解 | 第23-24页 | 2.3 电法勘探中常用的反演方法分析 | 第24-26页 | 2.3.1 平滑约束最小二乘法 | 第25页 | 2.3.2 块反演法 | 第25-26页 | 2.3.3 正则化反演方法 | 第26页 | 2.4 本章小结 | 第26-28页 | 第三章 BP神经网络及电法勘探反演训练样本的建立 | 第28-42页 | 3.1 BP神经网络的原理与特点 | 第28-32页 | 3.1.1 人工神经网络及其分类 | 第28-29页 | 3.1.2 BP神经网络的基本原理 | 第29-31页 | 3.1.3 BP神经网络的优缺点 | 第31-32页 | 3.2 电阻率成像的正演方法研究 | 第32-35页 | 3.2.1 电阻率成像的正演理论 | 第32-33页 | 3.2.2 正演中的常用数值模拟方法 | 第33-35页 | 3.3 基于BP神经网络电法勘探反演的训练样本建立 | 第35-41页 | 3.3.1 BP神经网络反演算法的训练样本的要求 | 第35页 | 3.3.2 基于有限单元法的正演问题求解 | 第35-41页 | 3.4 本章小结 | 第41-42页 | 第四章 基于BP神经网络的电法勘探反演成像 | 第42-53页 | 4.1 BP神经网络的建模 | 第42-45页 | 4.1.1 电法勘探反演的BP神经网络模型 | 第42-43页 | 4.1.2 训练样本的选择与划分 | 第43-45页 | 4.2 BP神经网络的学习算法 | 第45-49页 | 4.2.1 BP神经网络的学习过程 | 第45页 | 4.2.2 BP神经网络的学习方法与改进 | 第45-49页 | 4.3 电法勘探的BP反演过程 | 第49-51页 | 4.4 电阻率成像方法 | 第51页 | 4.5 本章小结 | 第51-53页 | 第五章 算法应用 | 第53-62页 | 5.1 应用软件界面 | 第53-54页 | 5.2 工程实例分析 | 第54-61页 | 5.2.1 原始数据 | 第54-55页 | 5.2.2 一维反演模型 | 第55-56页 | 5.2.3 二维反演模型 | 第56-61页 | 5.3 本章小结 | 第61-62页 | 第六章 总结与展望 | 第62-64页 | 6.1 总结 | 第62-63页 | 6.2 展望 | 第63-64页 | 参考文献 | 第64-67页 | 致谢 | 第67-68页 | 附录A | 第68页 |
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