Сибирский журнал вычислительной математики
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


Сиб. журн. вычисл. матем.:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти




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

Сибирский журнал вычислительной математики, 2018, том 21, номер 4, страницы 451–468
DOI: https://doi.org/10.15372/SJNM20180408 (Mi sjvm696) 		 
Эта публикация цитируется в 5 научных статьях (всего в 5 статьях)

Алгоритм решения обратной задачи геоэлектрики на основе нейросетевой аппроксимации

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

a Российский государственный геологоразведочный университет им. Серго Орджоникидзе, ул. Миклухо-Маклая, 23, Москва, 117485
b Институт ядерной физики им. Д. В. Скобельцына Московского государственного университета им. М. В. Ломоносова, Ленинские горы, 1, строение 2, Москва, 119991
PDF полного текста (3155 kB) Список цитирования (5)
Список литературы:
PDF
HTML
DOI: https://doi.org/10.15372/SJNM20180408
Аннотация: В работе представлен аппроксимационно нейросетевой алгоритм решения обратных задач геоэлектрики в классе сеточных (блочных) моделей сред. Алгоритм основан на построении приближенного обратного оператора с помощью нейронных сетей и позволяет формализовано получать решения обратной задачи геоэлектрики с общим числом искомых параметров среды $\sim n\cdot103$. Рассматриваются вопросы корректности задачи построения нейросетевых обратных операторов. Вычисляются апостериорные оценки степени неоднозначности получаемых приближенных решений обратной задачи. Работа алгоритма иллюстрируется на примерах 2D, 3D инверсий синтезированных и полевых данных геоэлектрики, получаемых методом магнитотеллурических зондирований (МТЗ).
Ключевые слова: геоэлектрика, обратная задача, аппроксимация, априорные и апостериорные оценки, нейронные сети.
Финансовая поддержка Номер гранта
Российский научный фонд 14-11-00579
Работа выполнена при поддержке Российского научного фонда (проект № 14-11-00579).
Статья поступила: 16.11.2017
Англоязычная версия:
Numerical Analysis and Applications, 2018, Volume 11, Issue 4, Pages 359–371
DOI: https://doi.org/10.1134/S1995423918040080
Реферативные базы данных:
Тип публикации: Статья
УДК: 550.837
Образец цитирования: М. И. Шимелевич, Е. А. Оборнев, И. Е. Оборнев, Е. А. Родионов, “Алгоритм решения обратной задачи геоэлектрики на основе нейросетевой аппроксимации”, Сиб. журн. вычисл. матем., 21:4 (2018), 451–468; Num. Anal. Appl., 11:4 (2018), 359–371
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{ShiOboObo18}
\by М.~И.~Шимелевич, Е.~А.~Оборнев, И.~Е.~Оборнев, Е.~А.~Родионов
\paper Алгоритм решения обратной задачи геоэлектрики на основе нейросетевой аппроксимации
\jour Сиб. журн. вычисл. матем.
\yr 2018
\vol 21
\issue 4
\pages 451--468
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/sjvm696}
\crossref{https://doi.org/10.15372/SJNM20180408}
\elib{https://elibrary.ru/item.asp?id=36415630}
\transl
\jour Num. Anal. Appl.
\yr 2018
\vol 11
\issue 4
\pages 359--371
\crossref{https://doi.org/10.1134/S1995423918040080}
\isi{https://gateway.webofknowledge.com/gateway/Gateway.cgi?GWVersion=2&SrcApp=Publons&SrcAuth=Publons_CEL&DestLinkType=FullRecord&DestApp=WOS_CPL&KeyUT=000453052200008}
\scopus{https://www.scopus.com/record/display.url?origin=inward&eid=2-s2.0-85058305337}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/sjvm696
  • https://www.mathnet.ru/rus/sjvm/v21/i4/p451
    • Эта публикация цитируется в следующих 5 статьяx:
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    		Сибирский журнал вычислительной математики
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:214
    PDF полного текста:84
    Список литературы:33
    Первая страница:7
     
      Обратная связь:
    		  Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024