УДК 550.837
1, 1, 2, 1, 1
АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ НЕЙРОСЕТЕВОЙ ИНВЕРСИИ НАТУРНЫХ ПОЛЕВЫХ ДАННЫХ МТЗ
Аннотация. Нейросетевой метод решения обратной задачи проверяется на многочисленных примерах двумерных модельных данных, а также на натурных данных МТЗ. Приводится анализ полученных результатов и сопоставление с результатами других исследователей.
Ключевые слова: обратная задача, геоэлектрика, аппроксимационный нейросетевой метод, нейросетевая инверсия, нейросетевая палетка.
Об авторах:
1 ‑ Российский Государственный Геологоразведочный Университет МГРИ-РГГРУ, Москва,
2 ‑ Научно-исследовательский институт ядерной физики МГУ, Москва.
Обратная задача магнитотеллурических зондирований в заданном классе параметризованных геоэлектрических сред сводится к решению системы нелинейных уравнений 1 рода относительно вектора 
параметров среды вида:
(1)
где 
‑ оператор прямой задачи, 
- вектор исходных данных, определенных с некоторой погрешностью 
, 
- множество допустимых решений, определяемое для данного типа параметризации среды с учетом естественных априорных ограничений. В работе рассматриваются эффективно параметризованные среды, для которых расчетные значения модуля непрерывности 
обратного оператора не превышают заданной величины 
и, таким образом, решение обратной задачи (1) является практически устойчивым [1].
В работе рассматривается аппроксимационный подход, основанный на представлении приближенного решения 
обратной задачи (1) в виде заданной функции (трехслойной нейронной сети) М-переменных от входных данных 
[2]:
, (2)
где 
‑ заданная монотонная функция, например, 
, 
‑ параметр, который характеризует сложность нейросети, 
‑ матрицы свободных коэффициентов, определяемые в процессе обучения нейросети.
Обученная на множестве 
и протестированная на независимом множестве 
нейросеть, в совокупности с эталонными ошибками инверсии 
и невязками синтеза 
, в геофизическом смысле отражает понятие цифровой электронной HC-палетки 
.
В работе приводятся примеры и анализ НС инверсии модельных и полевых данных магнитотеллурических зондирований. Проводится сопоставление с результатами инверсии полевых данных других исследователей.
В работе использовались ресурсы суперкомпьютерных кластеров МВС-100K МСЦ РАН, «Ломоносов» и «Чебышев» НИВЦ МГУ. Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда (проект №14-11-00579, , НИИЯФ МГУ) и Российского Фонда фундаментальных исследований (проект 13-05-01135, , ).
Библиографический список
1. , , Численные методы оценки степени практической устойчивости обратных задач геоэлектрики //Физика Земли, 2013. №3. С.58-64.
2. Шимелевич, М. И., Оборнев, метода нейронных сетей для аппроксимации обратных операторов в задачах электромагнитных зондирований // Изв. вузов, Геология и разведка, 1999. № 2. С.102-106.
M. I. Simelevich, E. A. Obornev, I. E. Obornev, E. A. Rodionov, K. A. Leushkanova
ANALYSIS OF THE RESULTS OF NEURAL NETWORK INVERSION OF IN SITU FIELD DATA OF MTW
Abstract. A neural network method for solving the inverse problem is verified on numerous examples of two-dimensional synthetic data and on natural data of MTW. The analysis of the obtained results and comparison with results of other researchers.
Keywords: inverse problem, geoelectrics, neural network approximation method, neural network inversion, neural network reticulation.
