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摘要
高密度电阻率法由于其高效、直观的特点，在工程勘查中得到广泛应用。然而，由于反演问题的高度非线性，传统的反演方法在刻画异常体边界时存在一定的不精确性。为了实现高精度的高密度电法二维非线性反演成像，克服BP算法损失函数参数空间存在大量鞍点影响计算精度，及普通遗传算法存在早熟收敛、难以赋予BP网络最优的权值阈值的问题，本文提出基于最佳保留策略的自适应遗传算法(optimum maintaining adaptive genetic algorithm,简称OMAGA)优化的BP神经网络进行高密度电法二维反演成像方法。该方法对仿真模型数据及实测数据的反演计算都得到了较好的结果，表明该方法具有泛化能力强、反演计算精度高的优点。该研究对未来高密度电阻率法的精确反演有一定的指导作用，有助于提高地下目标的识别精度。
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