基于细胞神经网络方法的重力异常分离

• 作者: 刘展 刘茂诚 杜润林 魏巍
• 来源期刊: 中国石油大学学报(自然科学版)
• 关键词: 地球物理勘探 重力异常 分离 细胞神经网络 模板 拟BP学习算法
• 年，卷（期）: 2010,（4）
• 页码范围: 57-61,66
• 分类号: P312.9
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-5005.2010.04.010

摘要

用细胞神经网络(CNN)方法对重力异常进行分离,讨论如何根据目标局部重力异常特征训练模板.采用拟BP学习算法实时训练神经网络模板, 为保证全局误差函数最小,使用梯度下降法,用全局误差函数对权值变量求导的方法推导权值修正公式.通过模型的不同组合方式来模拟各种地质条件,并总结出细胞神经网络方法的适用条件.应用结果表明,用细胞神经网络方法提取目标异常是切实可行的,只要选择合适的模板,突出目标异常,就能将水平(横向)叠加异常区分开,具有较强的横向分辨能力,特别是可以突出局部异常的边界,据此可用于圈定火成岩体,寻找局部矿藏.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘展	中国石油大学地球资源与信息学院	46	207	9.0	11.0
2	刘茂诚	中国石油大学地球资源与信息学院	1	4	1.0	1.0
3	杜润林	中国石油大学地球资源与信息学院	2	5	1.0	2.0