改进的自适应正则化在大地电磁反演中的应用

"大地电磁反演中改进的自适应正则化因子选取 (2013年)" 本文主要探讨了在大地电磁（MT）反演过程中，如何选择合适的正则化因子以提高反演的效率和稳定性。大地电磁测深是一种无损探测地球内部电性结构的技术，它通过对地球表面接收到的自然电磁场信号进行分析，来推断地下的电导率分布。然而，反演问题通常是非线性的，存在多解性，这使得选择一个合适的正则化因子至关重要。 传统的正则化因子选取方法，如L曲线法，依赖于对数据拟合和模型复杂度之间的平衡，但这种方法往往需要大量的计算和试错。相比之下，自适应正则化算法能动态调整正则化因子，以适应反演过程中的变化，从而减轻对初始模型的依赖，提高反演效率。 文中作者向阳、于鹏、陈晓和唐睿对多种自适应正则化策略进行了比较研究，发现自适应正则化算法在效果上可与L曲线法相媲美，而且在反演过程中更为便捷。他们针对反演对初始模型的敏感性问题，提出了改进的自适应正则化方案。这个方案以数据拟合泛函与模型稳定泛函的较大比值作为正则化因子的初始值，然后通过自动调整机制控制正则化因子的衰减，以达到优化模型稳定性和反演结果的目的。 通过模型试验，作者证明了他们的改进方法对初始模型的依赖性较低，反演结果具有较高的稳定性。这种方法不仅能有效避免陷入局部最小值，还可以进一步提高正则化反演的计算效率，对于实际的地球物理数据处理具有重要的应用价值。 关键词涉及到的领域包括：正则化因子的选择、自适应正则化技术、大地电磁测深反演。这些关键词揭示了本文的核心研究内容，即在大地电磁反演中如何通过改进的自适应正则化策略来提升反演质量和速度，同时减少对初始模型的依赖，从而提供更准确的地下地电结构信息。