【摘 要】
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该文设计了一种使用U-Net网络解决骨密度全波形反演的初值依赖、多解、病态等问题的方法.首先使用逆时偏移成像,将其结果输入神经网络得到模型的预分布.将该分布作为全波形反演目标函数的约束,可以使反演的结果更接近最优值,还可以减小反演对初始值的依赖.该文进行了一些模拟实验,得出该文的方法可以改进全波形反演对初始值的依赖和容易陷入局部极值的问题.
【机 构】
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武汉大学物理科学与技术学院 武汉 430072
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该文设计了一种使用U-Net网络解决骨密度全波形反演的初值依赖、多解、病态等问题的方法.首先使用逆时偏移成像,将其结果输入神经网络得到模型的预分布.将该分布作为全波形反演目标函数的约束,可以使反演的结果更接近最优值,还可以减小反演对初始值的依赖.该文进行了一些模拟实验,得出该文的方法可以改进全波形反演对初始值的依赖和容易陷入局部极值的问题.
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