简介:目前高密度电阻率法所采用的数据处理方法主要是将地质结构体视为二度体进行二维处理,因而二维数据资料处理结果只是一种近似解释,其计算精度与反演效果达不到精确反演的要求。设计两种典型的电阻率异常地质体模型,利用有限单元法进行正演计算。为更真实地模拟实测数据并分析二维、三维反演算法对噪声的敏感度,在正演剖面中加入1%的高斯随机误差,然后再分别利用最小二乘法进行高密度电阻率法二维、三维反演。对比二维和三维高密度电阻率法的反演水平切片及垂直切片图可知,三维反演受高斯随机误差的影响更小,反演结果在模型异常位置、形态和电阻率特性反映上都比二维反演的效果更好,与实际地质模型更接近。
简介:传统上,时间域航空电磁数据通过拟合迭代反演计算得到大地模型,然而,由于航空电磁数据道间的较强相关性,导致病态反演,并引起超定问题;同时电磁数据的相关性使其与模型参数的映射关系复杂,增加了反演的复杂度。采用主成分分析法将航空电磁数据变换为正交的较少数量的主成分,不仅降低了数据道间的相关性,减小了数据量,同时压制了数据的不相关噪声。本文利用人工神经网络(ANN)逼近主成分与大地模型参数间的映射关系,避免了传统反演算法中雅克比矩阵的复杂计算。层状模型的主成分神经网络与数据神经网络的反演结果对比显示,主成分神经网络反演方法网络结构简单,训练步数少,反演结果好,特别是对于含噪数据。准二维模型的主成分ANN、数据ANN以及Zhody方法的反演结果显示了主成分神经网络具有更接近真实模型的反演效果,进一步证明了主成分神经网络反演方法适合海量航空电磁探测数据反演。
简介:摘要本文通过对大学生戏剧表演,在准备的过程中对英语专业的学生的口语的提高很多美国学者研究表明,在语言学习上,戏剧是非常有效的教学方法。其模仿、想象、诠释及角色扮演是行之有效的社会沟通和学习的渠道。戏剧表演融音乐、视觉艺术与口头表达一体,是文化的直接表现。戏剧技巧在英语口语教学的运用能启迪学生的情志与美感,激发学生的学习兴趣,提高自主学习能力,创造力和表达能力,同时也能让学生深入了解英美文化内核,提升跨文化交际水平。