[特邀报告]地球物理智能反演及应用

地球物理智能反演及应用
编号:1987 稿件编号:139 访问权限:私有 更新:2023-04-10 23:21:30 浏览:226次 特邀报告

报告开始:2023年05月07日 16:25 (Asia/Shanghai)

报告时间:15min

所在会议:[9B] 9B、地球物理与大地测量 » [9B-2] 9B-2 地球物理与大地测量

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摘要
人工智能崛起势如破竹,深度学习当下风头正劲,其在地球物理领域展现出了强大的能力。然而,这一切在同等计算能力下都需要“数据&算法”做支撑。在数据方面,如何有效地获取小样本代表性数据集,替代遍历循环的大数据集;在算法方面,奥卡姆剃刀的“如无必要、勿增实体”原理亦然适用于具体方法的网络结构。因此,需针对不同的具体问题再进行网络结构的搭建或精修,而并非网络结构越深越复杂预测效果越好。除此之外,深度学习也需要与地球物理特定问题相融,面对复杂抽象多元的地质地球物理先验知识,如何将其聚沙成塔加入到智能算法中,从而获得少样本条件下的高精度合理解,也值得进一步研究,作者期望未来“知识&数据”联合驱动智能算法也能够推动地球物理数据的高精度处理与解译。
关键字
地球物理,多源数据,智能反演
报告人
张志厚
西南交通大学

稿件作者
张志厚 西南交通大学
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