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基于Hinge损失函数的垂向全变差约束全波形反演
被引量：
3
1
作者
王志强
韩立国
《地球物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第4期1460-1470,共11页
全波形反演可以为叠前深度偏移成像提供更高精度的速度模型,但该方法具有较强的非线性,对初始速度模型的依赖性较强,尤其是在实际应用中,地质条件复杂多变,速度变化不连续,增加了反演非线性程度,常常使反演陷入局部极小值,影响反演的精...
全波形反演可以为叠前深度偏移成像提供更高精度的速度模型,但该方法具有较强的非线性,对初始速度模型的依赖性较强,尤其是在实际应用中,地质条件复杂多变,速度变化不连续,增加了反演非线性程度,常常使反演陷入局部极小值,影响反演的精度.全变差约束在图像去噪领域应用广泛,属于非光滑约束,在去噪过程中能有效的保留图像的不连续界面和边缘信息.本文提出基于Hinge损失函数的垂向全变差约束全波形反演方法,在全变差约束的基础上,利用Hinge损失函数控制模型的更新方向,并使用原-对偶混合梯度算法进行求解,给出这一优化问题的迭代格式,有效提高了对地下不连续界面的重构精度,同时也降低反演对初始速度模型的依赖程度.数值算例证明:与常规全波形反演方法相比,基于全变差约束的全波形反演方法可以有效的重构速度模型中的不连续界面,尤其对高速体边缘的重构效果更明显,但该方法对初始速度模型的依赖性仍然较强;基于Hinge损失函数的垂向全变差约束全波形反演方法降低了对初始速度模型的依赖程度,可以从一个较差的初始模型通过循环迭代的方式最终得到同样精确的速度模型,较好的重构了高速体边缘和不连续界面.
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关键词
全波形反演
全变差
hinge损失函数
速度建模
地震成像
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职称材料
基于Rescaled Hinge损失函数的多子支持向量机
被引量：
6
2
作者
李卉
杨志霞
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2020年第11期3139-3145,共7页
针对多分类学习模型性能会受异常值影响的问题,提出基于Rescaled Hinge损失函数的多子支持向量机(RHMBSVM)。首先,该方法通过引入有界、非凸的Rescaled Hinge损失函数来构建相应的优化问题;然后,利用共轭函数理论将优化问题作等价变换;...
针对多分类学习模型性能会受异常值影响的问题,提出基于Rescaled Hinge损失函数的多子支持向量机(RHMBSVM)。首先,该方法通过引入有界、非凸的Rescaled Hinge损失函数来构建相应的优化问题;然后,利用共轭函数理论将优化问题作等价变换;最后,使用变量交替策略形成一个迭代算法来求解非凸优化问题,该方法在求解的过程中可自动调节每个样本点的惩罚权重,从而削弱了异常值对K个超平面的影响,增强了鲁棒性。使用5折交叉验证的方法进行数值实验,实验结果表明,在数据集无异常值的情况下,该方法的正确率比多子支持向量机(MBSVM)提升了1.11个百分点,比基于Rescaled Hinge损失函数的鲁棒支持向量机(RSVM-RHHQ)提升了0.74个百分点;在数据集有异常值的情况下,该方法的正确率比MBSVM提升了2.10个百分点,比RSVM-RHHQ提升了1.47个百分点。实验结果证明了所提方法在解决有异常值的多分类问题上的鲁棒性。
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关键词
机器学习
最优化方法
支持向量机
Rescaled
hinge损失函数
多子支持向量机
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职称材料
题名
基于Hinge损失函数的垂向全变差约束全波形反演
被引量：
3
1
作者
王志强
韩立国
机构
吉林大学地球探测科学与技术学院
出处
《地球物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第4期1460-1470,共11页
基金
国家自然科学基金项目(41374115)资助
文摘
全波形反演可以为叠前深度偏移成像提供更高精度的速度模型,但该方法具有较强的非线性,对初始速度模型的依赖性较强,尤其是在实际应用中,地质条件复杂多变,速度变化不连续,增加了反演非线性程度,常常使反演陷入局部极小值,影响反演的精度.全变差约束在图像去噪领域应用广泛,属于非光滑约束,在去噪过程中能有效的保留图像的不连续界面和边缘信息.本文提出基于Hinge损失函数的垂向全变差约束全波形反演方法,在全变差约束的基础上,利用Hinge损失函数控制模型的更新方向,并使用原-对偶混合梯度算法进行求解,给出这一优化问题的迭代格式,有效提高了对地下不连续界面的重构精度,同时也降低反演对初始速度模型的依赖程度.数值算例证明:与常规全波形反演方法相比,基于全变差约束的全波形反演方法可以有效的重构速度模型中的不连续界面,尤其对高速体边缘的重构效果更明显,但该方法对初始速度模型的依赖性仍然较强;基于Hinge损失函数的垂向全变差约束全波形反演方法降低了对初始速度模型的依赖程度,可以从一个较差的初始模型通过循环迭代的方式最终得到同样精确的速度模型,较好的重构了高速体边缘和不连续界面.
关键词
全波形反演
全变差
hinge损失函数
速度建模
地震成像
Keywords
Full waveform inversion
Total variation
hinge
loss function
Velocity modeling
Seismic imaging
分类号
P631 [天文地球—地质矿产勘探]
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职称材料
题名
基于Rescaled Hinge损失函数的多子支持向量机
被引量：
6
2
作者
李卉
杨志霞
机构
新疆大学数学与系统科学学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2020年第11期3139-3145,共7页
基金
新疆自治区教育厅自然科学重点项目(XJEDU2018I002)。
文摘
针对多分类学习模型性能会受异常值影响的问题,提出基于Rescaled Hinge损失函数的多子支持向量机(RHMBSVM)。首先,该方法通过引入有界、非凸的Rescaled Hinge损失函数来构建相应的优化问题;然后,利用共轭函数理论将优化问题作等价变换;最后,使用变量交替策略形成一个迭代算法来求解非凸优化问题,该方法在求解的过程中可自动调节每个样本点的惩罚权重,从而削弱了异常值对K个超平面的影响,增强了鲁棒性。使用5折交叉验证的方法进行数值实验,实验结果表明,在数据集无异常值的情况下,该方法的正确率比多子支持向量机(MBSVM)提升了1.11个百分点,比基于Rescaled Hinge损失函数的鲁棒支持向量机(RSVM-RHHQ)提升了0.74个百分点;在数据集有异常值的情况下,该方法的正确率比MBSVM提升了2.10个百分点,比RSVM-RHHQ提升了1.47个百分点。实验结果证明了所提方法在解决有异常值的多分类问题上的鲁棒性。
关键词
机器学习
最优化方法
支持向量机
Rescaled
hinge损失函数
多子支持向量机
Keywords
machine learning
optimization method
Support Vector Machine(SVM)
Rescaled
hinge
loss function
Multiple Birth Support Vector Machine(MBSVM)
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Hinge损失函数的垂向全变差约束全波形反演
王志强
韩立国
《地球物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于Rescaled Hinge损失函数的多子支持向量机
李卉
杨志霞
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2020
6
在线阅读
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职称材料
已选择
0
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参考文献
引证文献
统计分析
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