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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于BP神经网络的电法勘探反演成像
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基于BP神经网络的电法勘探反演成像
 
     论文目录
 
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

 
 
论文编号BS2865595,这篇论文共68
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