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Physics-embedded deep learning inversion for transient electromagnetic method survey data
DOI:10.1016/j.cageo.2025.106000.png)
摘要
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• 提出了一种嵌入物理定律的无监督深度学习网络用于TEM反演。
• 构建了一种包含动力学平滑约束的损失函数,以增强网络训练效率。
• 提出了一种联合LSTM-Attention网络和WOA-MVMD技术,以提高反演精度。
期刊
C
IF:
4.4
论文数:
5.0K
被引数:
1.5W
机构
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引用论文
Application of machine learning, deep learning and optimization algorithms in geoengineering and geoscience: Comprehensive review and future challenge机器学习,深度学习和优化算法在地球工程和地球科学中的应用: 综合回顾和未来挑战
GONDWANA RESEARCH
IF8.6
Physics-driven deep-learning inversion with application to transient electromagnetics
GEOPHYSICS
IF3.2

