【摘 要】
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非线性共轭梯度（nonlinear conjugate gradient,NLCG）反演法具有较好的稳定性和反演精度,在二维反演中得到了广泛的应用,但是正则化因子选取困难以及计算量较大等问题限制了其
【机 构】
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中国地质大学（武汉）地球物理与空间信息学院,中国海洋大学海洋地球科学学院,中国石油集团东方地球物理勘探有限责任公司
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非线性共轭梯度（nonlinear conjugate gradient,NLCG）反演法具有较好的稳定性和反演精度,在二维反演中得到了广泛的应用,但是正则化因子选取困难以及计算量较大等问题限制了其在一维反演中的应用.针对上述问题,结合一维反演实际,提出了一种改进的NLCG优化算法.该算法以Bostick反演结果为初始模型,采用正则化因子自适应迭代调整方案,每次迭代时根据目标函数自动调整正则化因子,无需再对正则化因子进行不断尝试反演;简化了预处理因子和最优步长的计算,用单步线性搜索法代替迭代法求最优步长;
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