网络入侵微分方程正则化反演算法仿真

为了保障网络运行安全,维护网络运行环境,提出基于20-sim软件的网络入侵微分方程反演算法。引入微分方程,在20-sim平台内实现网络入侵模型的构建;通过模型奇点计算,明确网络入侵行为的蔓延程度以及网络入侵行为的扩散趋势。为优化网络入侵模型构建的精准度,引入正则化反演算法,通过对模型构造数据的正则化处理、模型约束目标函数分析,实现反演算法中正则化因子的自适应调节;将正则化反演因子代入反演方程中,实现模型参数向量的推导;根据反演参数推导结果,对网络入侵模型实施纠错与优化。实验结果表明,所提方法能够在较短耗时的前提下,实现网络入侵行为的精准分析,对互联网技术的发展具有重大意义。

大地电磁自适应正则化反演算法

针对大地电磁正则化反演中正则化因子的选取困难问题提出了自适应正则化反演算法(AdaptiveRegularizedInversionAlgorithm,ARIA).在该算法中,①提出了一种新的数据方差处理方法:数据方差规范化,使得数据方差的大小只对数据的拟合发生影响,不对数据目标函数和模型约束目标函数的权重产生影响,从而减少了正则化因子取值的影响因素;②提出了粗糙度核矩阵的概念,并给出了由基本结构插值基函数计算粗糙度核矩阵的公式,使得模型目标函数的构建更为简便、直接;③根据数据目标函数、模型约束目标函数和正则化因子之间的关系,提出了两种正则化因子自适应调节方法.本文详细阐述了最平缓模型约束下的大地电磁一维连续介质反演的ARIA实现,以几个算例的分析比较来说明ARIA的有效性.

频率域可控源电磁法多源数据联合反演

在传统的地面频率域可控源电磁法(FCSEM)勘探中,通常针对单一发射源装置下的观测数据进行反演计算。因此,探索地面频率域可控源电磁法的多源联合反演方法很有必要。首先,利用一维自适应正则化反演(ARIA)算法实现了多源数据的联合反演;然后,基于三层模型分析了不同源组合和不同数量源组合对联合反演效果的影响;最后,评估了该联合反演方法应用于复杂模型的效果。结果表明:相较于单源反演,多源联合反演可以明显提高反演结果的精度,使获得的地电参数更加接近真实值;随着参与反演源数量的增加,反演效果会得到进一步的改善;在不同源组合方式中,除了赤道向源组合对高阻目标体不敏感外,其他形式的源组合都可以实现对高、低阻目标体的灵敏反映。上述研究可为建立合理的多源频率域可控源电磁法观测技术和实际数据处理提供指导。