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大地电磁反演中改进的自适应正则化因子选取  
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【英文篇名】 An Improved Adaptive Regularized Parameter Selection in Magnetotelluric Inversion
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【作者】 向阳; 于鹏; 陈晓; 唐睿;
【英文作者】 XIANG Yang; YU Peng; CHEN Xiao; TANG Rui; State Key Laboratory of Marine Geology; Tongji University;
【作者单位】 同济大学海洋地质国家重点实验室;
【文献出处】 同济大学学报(自然科学版) , Journal of Tongji University(Natural Science), 编辑部邮箱 2013年 09期  
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【中文关键词】 正则化因子; 自适应正则化; 大地电磁测深; 反演;
【英文关键词】 regularization parameter; adaptive algorithm; magnetotelluric(MT); inversion;
【摘要】 通过建立大地电磁(MT)层状地电模型,利用共轭梯度法求解反问题,在给定不同初始模型的条件下对多种正则化因子选取方法进行了计算比较,分析了各种方法的特点和使用条件.结果表明,自适应正则化算法的效果与传统的定值方法如L曲线法相近,但反演过程远比传统方法便捷.为了解决反演依赖于初始模型的局限并增强解的稳定性,基于多种自适应正则化方案的对比分析,提出了改进的自适应正则化方案,选取数据拟合泛函与模型稳定泛函较大的比值为正则化因子的初始值,并提出相应的调整方案自动控制正则化因子衰减.模型试验表明,该方法对初始模型的依赖性低于其他几种自适应的算法,反演结果的稳定性较强,可以进一步提高正则化反演的效率.
【英文摘要】 Based on the conjugate gradient method to solve the inversed problem of layered magnetotelluric(MT)models,a comparative study is made between the inversion results and several other regularization parameter selection methods under different initial models in order to analyze their respective behavior and conditions.The results show that the adaptive regularization algorithm can get a similar inversion result in a faster and easier way.Moreover,with the purpose to reduce the limit due to depending on the ini...
【基金】 国家科技重大专项(2011ZX05005-005-009HZ,2011ZX05023-003-003); 教育部高等学校博士学科点专项科研基金(20110072110017)
【更新日期】 2014-03-12
【分类号】 P631.325
【正文快照】 如何解决反演过程受初始模型影响的局限并提高解的稳定性,一直是地球物理反演的关键问题.吉洪诺夫正则化方法[1]已被广泛接受和应用于解决这种不适定性反问题.正则化反演通过在目标函数中加入模型约束,进而降低反演的多解性.正则化因子是数据拟合泛函和模型稳定泛函之间的折衷?

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