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“物理&数据”混合驱动反演方法探讨
ID：3134
View Protection：ATTENDEE
Updated Time：2024-04-12 22:53:21 Hits：2149
Oral Presentation
Start Time：2024-05-19 11:10（Asia/Shanghai）
Duration：10min
Session：S9 主题9、地球物理与大地测量 »
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Abstract
现有地球物理纯数据驱动方法忽略客观物理规律，缺乏神经网络拓扑结构与物理机制的理论认识，由于训练数据不完备等原因，预测结果存在非物理一致性。因此，缺乏合理的具有明确物理意义引导的深度学习反演模型，无法进行高精度的反演；此外，针对具体问题精细化反演任务所面临的实际目标域和已构建的样本集源域往往存在明显的数据分布差异性，致使基于训练样本集学习到的深度学习模型缺乏场景外的通用性，难以迁移适应于真实案例。基于此，研究者将从样本集构建、物理-数据混合驱动模型设计、目标任务成像所需的模型迁移三个方面开展讨论。
Keywords
地球物理,数据驱动,物理驱动,反演
Speaker
张志厚
副教授 西南交通大学Submission Author
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Important Date
-
Conference Date
May 17
2024
toMay 20
2024
-
Mar 31 2024
Draft paper submission deadline
-
Mar 31 2024
Contribution Submission Deadline
-
May 20 2024
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