石油勘探中的重力反演算法研究石油勘探是目前能源产业的支柱之一，在整个石油生产过程中，勘探环节是最重要的一个环节。在勘探过程中，需要获取地下各种物质的分布情况，进而决定钻井点位、井深以及渗透率等信息。传统的勘探手段主要依靠地震勘探等先进技术，但是这些方法需要付出昂贵的时间、成本及人力投入。而石油勘探中的重力反演算法则可以在较短时间内，以更低的成本获取到目标地下物质的空间分布，成为石油勘探领域中备受瞩...

参数反演是地球物理领域中一种常用的技术手段，它可以通过物理参数的测量值来推断地下介质的性质。其中，介电常数是介质的重要参数之一，它反映了介质对电磁波的响应能力。在地球物理勘探、地质勘探、环境监测等领域中，对介电常数的准确反演具有重要意义。本文将以介电常数的反演为主题，探讨如何利用Matlab软件进行介电常数的反演，并对反演结果进行分析和解释。1. 参数反演简介参数反演（inversion）是指根据...

社会企业与经济发展的相互关系分析正则化反演随着社会意识的觉醒和对可持续发展的追求，社会企业在如今的商业世界中愈发受到关注。社会企业，即以解决社会问题为使命、追求社会效益和经济效益的企业形式，与经济发展之间存在着密切的相互关系。本文将从不同视角分析社会企业与经济发展的关系，并探讨其潜在影响。从社会角度来看，社会企业在面对各种社会问题时起到了积极的作用。当公共部门无法满足社会需求时，社会企业能够填补空...

卢闯（1986—），男，助理工程师，130500吉林省长春市九台区。龙家堡煤矿矿震机制反演研究卢闯1任合欢2许海亮2（1.吉林省龙家堡矿业有限责任公司；2.北方工业大学土木工程学院）摘要采用微震技术和矩张量反演方法，分析了吉林省龙家堡煤矿513外段工作面3次微震事件的破坏类型及频谱特征，并提出了防治措施。研究结果表明：龙家堡煤矿3次微震事件分别为顶板断裂破坏、断层错动破坏以及顶板断裂和断层错动耦合...

成都理工大学博士学位论文地球物理反演中病态矩阵方程正则化解算方法研究姓名：王文娟申请学位级别：博士专业：地球探测与信息技术指导教师：曹俊兴；谭永基20100501摘 要地球物理反演中病态矩阵方程正则化解算方法研究作者简介：王文娟，女，1970年05月生，师从成都理工大学曹俊兴教授，复旦大学谭永基教授，2010年06月毕业于成都理工大学地球探测与信息技术专业，获得工学博士学位．摘要地球物理反演是地球...

神经募集训练方法    神经网络的训练方法有很多种，以下是一些常见的方法：    1. 反向传播算法（Backpropagation）：在神经网络中最常用的训练方法之一。它通过计算输出误差，并将误差从输出层向输入层进行反向传播，以调整神经元之间的权重，从而最小化损失函数。    2. 随机梯度下降（Stochastic Gradient...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 105469407 A(43)申请公布日 2016.04.06正则化是每一层都加还是只加一些层(21)申请号 CN201510862964.1(22)申请日 2015.11.30(71)申请人 华南理工大学    地址 510640 广东省广州市天河区五山路381号(72)发明人 金连文 黄双萍...

随着人工智能和深度学习技术的不断发展，自动编码器作为一种重要的无监督学习模型，受到了广泛的关注。在自动编码器的基础上，堆叠自动编码器又进一步提升了模型的性能。本文将从优化技巧的角度，探讨堆叠自动编码器的一些关键技术，以期为深度学习领域的研究者和开发者提供一些有益的参考。首先，我们来介绍一下堆叠自动编码器的基本原理。堆叠自动编码器是由多个自动编码器组合而成的深度神经网络模型。每个自动编码器由编码器和...

反向传播算法中的深度置信网络网络设计深度学习作为一种机器学习技术，在近年来得到了广泛的关注和应用。其中，深度置信网络（DBN）作为深度学习的一种重要模型，其网络设计和优化对于深度学习的发展具有重要的意义。本文将围绕着反向传播算法中的深度置信网络网络设计展开讨论。1. 深度置信网络简介深度置信网络是由多层受限玻尔兹曼机（RBM）组成的一种深度学习模型。它的特点是通过逐层训练，每一层都可以学习到数据的...

门函数卷积    门函数卷积是深度学习技术的一种重要的组成部分，是一种新型的卷积神经网络，可以有效地提高神经网络的性能，目前被广泛应用到图像处理、自然语言处理等领域。其特点是用门函数控制信息流，以达到不同程度的参数学习和正则化，帮助模型更好地捕捉特征，提高神经网络性能。    一、门函数卷积概述    门函数卷积（Gated Convol...