基于NSGA-BP神经网络算法的高密度电法非线性反演
| 摘要 | 第7-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 1 绪论 | 第14-19页 |
| 1.1 选题依据及意义 | 第14-15页 |
| 1.2 高密度电法研究现状与发展趋势 | 第15-17页 |
| 1.3 主要研究内容和技术路线 | 第17-19页 |
| 2 高密度电阻率法探测技术 | 第19-33页 |
| 2.1 直流电阻率法理论基础 | 第19-24页 |
| 2.2 高密度电阻率法 | 第24-27页 |
| 2.3 基于有限差分法的高密度电法正演 | 第27-30页 |
| 2.4 高密度电法的常规反演 | 第30-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 3 多目标优化的BP神经网络算法 | 第33-44页 |
| 3.1 BP神经网络算法 | 第33-37页 |
| 3.2 NSGA-Ⅱ多目标优化算法 | 第37-42页 |
| 3.3 多目标优化的BP神经网络 | 第42-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 4 高密度电法的神经网络反演 | 第44-56页 |
| 4.1 基于BP神经网络的非线性反演综述 | 第44页 |
| 4.2 BP神经网络建模及样本规划 | 第44-46页 |
| 4.3 计算机模型的神经网络反演结果 | 第46-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 5 工程实例 | 第56-67页 |
| 5.1 工程概况 | 第56-58页 |
| 5.2 ZK60 | 第58-60页 |
| 5.3 反演建模及资料解释 | 第60-66页 |
| 5.4 本章小结 | 第66-67页 |
| 6 结论及展望 | 第67-69页 |
| 6.1 结论 | 第67页 |
| 6.2 展望及建议 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 攻读硕士期间主要成果 | 第73页 |
