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一种适合磁异常反演的正则化因子选取方法
论文题目：基于统计学习的磁异常反演正则化因子选取方法研究
摘要：
磁异常反演是地球物理勘探中重要的方法之一，其通过测量地球表面磁场的异常值，推断地下地质体的性质。然而，磁异常反演问题存在非唯一性和不适定性的挑战，需要结合适当的正则化方法来解决。本文提出了一种基于统计学习的磁异常反演正则化因子选取方法，通过分析降阶磁异常数据和地球物理模型库，利用统计学习方法建立正则化因子的预测模型，以提高磁异常反演的精度和稳定性。实验结果表明，该方法能够有效地选择正则化因子，提高反演结果的准确性和稳定性。
关键词：磁异常反演，正则化因子，统计学习，降阶磁异常数据，地球物理模型库
1.引言
磁异常反演是地球物理勘探中常用的方法，常用于识别矿产资源、地下构造等地质体的性质。然而，由于观测误差和非唯一性的存在，磁异常反演问题具有很高的不适定性，需要引入适当的正则化方法来提高反演结果的可靠性。
2.相关工作
传统的磁异常反演方法通常使用Tikhonov正则化方法，通过引入平滑性正则化因子来抑制反演结果的高频噪声。然而，传统正则化方法对于正则化因子的选取通常采用试探法或经验公式，缺乏理论基础和统计方法的支持。
3.方法提出
本文提出一种基于统计学习的磁异常反演正则化因子选取方法，通过分析降阶磁异常数据和地球物理模型库，利用统计学习方法建立正则化因子的预测模型。具体步骤如下：
-收集降阶磁异常数据和地球物理模型库，建立训练样本集。
-对训练样本集进行特征提取，选取合适的特征向量。
-使用统计学习方法，如支持向量机（SVM）或人工神经网络（ANN），建立预测模型。
-针对给定的磁异常反演问题，输入降阶磁异常数据到预测模型中，得到对应的正则化因子。
4.实验与分析
为了验证该方法的有效性，我们使用实际的磁异常数据和地球物理模型库进行实验。实验结果表明，通过基于统计学习的正则化因子选取方法，能够显著提高磁异常反演结果的准确性和稳定性。
5.结论与展望
本文提出了一种基于统计学习的磁异常反演正则化因子选取方法，通过分析降阶磁异常数据和地球物理模型库，利用统计学习方法建立正则化因子的预测模型。实验结果表明，该方法能够有效地选择正则化因子，提高磁异常反演的精度和稳定性。未来的研究可以进一步优化预测模型，提高正则化因子的选取精度，加强对不同地质体的适应性。
参考文献：
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