Журнал вычислительной математики и математической физики
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Импакт-фактор

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Ж. вычисл. матем. и матем. физ.:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 2020, том 60, номер 6, страницы 1053–1065 (Mi zvmmf11095)  

Применение нейронных сетей в нелинейных обратных задачах геофизики

Е. А. Оборневa, И. Е. Оборневb, Е. А. Родионовa, М. И. Шимелевичa

a 117485 Москва, ул. Миклухо-Маклая, 23, Российский государственный геологоразведочный университет, Россия
b 119991 Москва, Ленинские горы, МГУ, Институт ядерной физики, Россия

Аннотация: Нейронные сети широко используются при решении различного рода задач интерпретации и обработки геофизических данных. В настоящей работе рассматриваются вопросы применения аппроксимационного нейросетевого метода для решения обратных, в том числе многокритериальных задач геофизики, которые сводятся к нелинейному операторному уравнению I рода (соответственно к системе операторных уравнений). Аппроксимационный нейросетевой метод заключается в построении приближенного обратного оператора задачи с помощью нейросетевых аппроксимационных конструкций (MLP сетей) на основе заранее построенного множества опорных решений прямых и обратных задач. Приводится обзор применения aппроксимационного нейросетевого метода при решении обратных нелинейных задач геофизики. Рассматриваются методы оценки практической неоднозначности (погрешности) приближенных решений многокритериальных обратных задач. Приводятся результаты авторов по решению аппроксимационным нейросетевом методом обратной двухкритериальной 2D задачи гравиметрии в комплексе с магнитометрией. Библ. 50. Фиг. 1. Табл. 2.

Ключевые слова: обратная задача, аппроксимация, априорные и апостериорные оценки, нейронные сети, комплексирование, многокритериальная обратная задача, большая размерность.

Финансовая поддержка Номер гранта
Российский научный фонд 19-11-00333
Работа выполнена при финасовой поддержке РНФ (проект № 19-11-00333).


DOI: https://doi.org/10.31857/S0044466920060071


Англоязычная версия:
Computational Mathematics and Mathematical Physics, 2020, 60:6, 1025–1036

Реферативные базы данных:

Тип публикации: Статья
УДК: 550.837
Поступила в редакцию: 20.01.2020
Исправленный вариант: 20.02.2020
Принята в печать:11.02.2020

Образец цитирования: Е. А. Оборнев, И. Е. Оборнев, Е. А. Родионов, М. И. Шимелевич, “Применение нейронных сетей в нелинейных обратных задачах геофизики”, Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 60:6 (2020), 1053–1065; Comput. Math. Math. Phys., 60:6 (2020), 1025–1036

Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{OboOboRod20}
\by Е.~А.~Оборнев, И.~Е.~Оборнев, Е.~А.~Родионов, М.~И.~Шимелевич
\paper Применение нейронных сетей в нелинейных обратных задачах геофизики
\jour Ж. вычисл. матем. и матем. физ.
\yr 2020
\vol 60
\issue 6
\pages 1053--1065
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/zvmmf11095}
\crossref{https://doi.org/10.31857/S0044466920060071}
\elib{https://elibrary.ru/item.asp?id=42809608 }
\transl
\jour Comput. Math. Math. Phys.
\yr 2020
\vol 60
\issue 6
\pages 1025--1036
\crossref{https://doi.org/10.1134/S096554252006007X}
\isi{http://gateway.isiknowledge.com/gateway/Gateway.cgi?GWVersion=2&SrcApp=PARTNER_APP&SrcAuth=LinksAMR&DestLinkType=FullRecord&DestApp=ALL_WOS&KeyUT=WOS:000555591800010}
\scopus{https://www.scopus.com/record/display.url?origin=inward&eid=2-s2.0-85089005392}


Образцы ссылок на эту страницу:
  • http://mi.mathnet.ru/zvmmf11095
  • http://mi.mathnet.ru/rus/zvmmf/v60/i6/p1053

    ОТПРАВИТЬ: VKontakte.ru FaceBook Twitter Mail.ru Livejournal Memori.ru


    Citing articles on Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles on Google Scholar: Russian articles, English articles
  • Журнал вычислительной математики и математической физики Computational Mathematics and Mathematical Physics
    Просмотров:
    Эта страница:14
     
    Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2021