[发明专利]一种基于强化学习的自适应广域电磁法激电信息提取方法有效
| 申请号： | 202110386529.1 | 申请日： | 2021-04-12 |
| 公开（公告）号： | CN113204054B | 公开（公告）日： | 2022-06-10 |
| 发明（设计）人： | 董莉;江沸菠;李小龙;肖林 | 申请（专利权）人： | 湖南工商大学 |
| 主分类号： | G01V3/08 | 分类号： | G01V3/08 |
| 代理公司： | 湖南科云知识产权代理事务所(普通合伙) 43253 | 代理人： | 何方 |
| 地址： | 410000*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于强化学习的自适应广域电磁法激电信息提取方法，其特征在于，通过定义敏感度作为反演参数识别的特征，同时采用强化学习的方法来实现自适应反演参数的识别和正则化设置，从而实现智能化的激电信息提取。通过本发明方法，由于反演前期电阻率对观测数据的影响远大于极化率，因此电阻率的敏感度将高于极化率，此时的反演以电阻率为主，对电阻率参数施加先验信息约束，对极化率参数施加强限制约束；而后期电阻率趋于稳定，极化率的敏感度将高于电阻率，此时的反演将以极化率为主，对极化率参数施加先验信息约束，对电阻率参数施加强限制约束；而具体的正则化系数和约束施加通过强化学习对反演阶段的判断结果进行设定。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 强化 学习 自适应 广域 电磁 法激电 信息 提取 方法 | ||
【主权项】：
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