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地震波形反演的稀疏约束正则化方法
被引量:
16
1
作者
王薇
韩波
唐锦萍
《地球物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第1期289-297,共9页
本文考虑地震波形反演问题.为了克服传统的Tikhonov正则化方法过度光滑的弊端,引入了非线性稀疏约束正则化方法,并采用对偶方法求解稀疏约束泛函的极小点.基于二维声波方程波形反演问题进行了数值模拟,针对不同模型对稀疏约束正则化方...
本文考虑地震波形反演问题.为了克服传统的Tikhonov正则化方法过度光滑的弊端,引入了非线性稀疏约束正则化方法,并采用对偶方法求解稀疏约束泛函的极小点.基于二维声波方程波形反演问题进行了数值模拟,针对不同模型对稀疏约束正则化方法进行了测试.结果表明,稀疏约束正则化方法对不连续介质模型的介质边缘具有良好的识别能力.
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关键词
波形反演
稀疏约束正则化方法
对偶
方法
不连续介质
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职称材料
位场数据重构的l_p范数稀疏约束正则化方法
被引量:
1
2
作者
陈国新
陈生昌
《浙江大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第4期748-756,共9页
基于位场数据在离散余弦变换域的稀疏性,利用lp(0≤p<1)范数代替l1范数作为模型参数稀疏性的度量.引入lp范数稀疏约束正则化方法,借用迭代再加权最小二乘算法思想求解得到稀疏约束优化问题的解.分析不同p值的lp范数稀疏约束正则化方...
基于位场数据在离散余弦变换域的稀疏性,利用lp(0≤p<1)范数代替l1范数作为模型参数稀疏性的度量.引入lp范数稀疏约束正则化方法,借用迭代再加权最小二乘算法思想求解得到稀疏约束优化问题的解.分析不同p值的lp范数稀疏约束正则化方法的数据重构能力.将该算法应用于实际位场数据重构试验中获得了较理想的结果,通过边界外延加大计算区域的方法减少了边界数据的重构误差,提高了数据重构质量.
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关键词
位场数据重构
LP范数
稀疏约束正则化方法
迭代再加权最小二乘算法
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职称材料
题名
地震波形反演的稀疏约束正则化方法
被引量:
16
1
作者
王薇
韩波
唐锦萍
机构
哈尔滨工业大学数学系
复旦大学数学科学学院
出处
《地球物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第1期289-297,共9页
基金
国家自然科学基金项目(41074088)资助
文摘
本文考虑地震波形反演问题.为了克服传统的Tikhonov正则化方法过度光滑的弊端,引入了非线性稀疏约束正则化方法,并采用对偶方法求解稀疏约束泛函的极小点.基于二维声波方程波形反演问题进行了数值模拟,针对不同模型对稀疏约束正则化方法进行了测试.结果表明,稀疏约束正则化方法对不连续介质模型的介质边缘具有良好的识别能力.
关键词
波形反演
稀疏约束正则化方法
对偶
方法
不连续介质
Keywords
Waveform inversion, Regularization method with sparsity constraints, Dual method,Noncontinuous media
分类号
P631 [天文地球—地质矿产勘探]
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职称材料
题名
位场数据重构的l_p范数稀疏约束正则化方法
被引量:
1
2
作者
陈国新
陈生昌
机构
浙江大学地球科学系
出处
《浙江大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第4期748-756,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(41074133)
文摘
基于位场数据在离散余弦变换域的稀疏性,利用lp(0≤p<1)范数代替l1范数作为模型参数稀疏性的度量.引入lp范数稀疏约束正则化方法,借用迭代再加权最小二乘算法思想求解得到稀疏约束优化问题的解.分析不同p值的lp范数稀疏约束正则化方法的数据重构能力.将该算法应用于实际位场数据重构试验中获得了较理想的结果,通过边界外延加大计算区域的方法减少了边界数据的重构误差,提高了数据重构质量.
关键词
位场数据重构
LP范数
稀疏约束正则化方法
迭代再加权最小二乘算法
Keywords
potential field data reconstruction
lp-norm
regularization method with sparsity constraints
iteratively re-weighted least squares algorithm
分类号
P631 [天文地球—地质矿产勘探]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
地震波形反演的稀疏约束正则化方法
王薇
韩波
唐锦萍
《地球物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013
16
下载PDF
职称材料
2
位场数据重构的l_p范数稀疏约束正则化方法
陈国新
陈生昌
《浙江大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014
1
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职称材料
已选择
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