La imagen de inversión de estratos TEM con efecto IP basada en GCN mejorado mediante la extracción de características de larga dependencia
Autores: Li, Ruiheng; Di, Yi; Tian, Hao; Gan, Lu
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
La imagen de inversión de estratos TEM con efecto IP basada en GCN mejorado mediante la extracción de características de larga dependencia
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Redes neuronales
Señales electromagnéticas
Estructuras eléctricas
Extracción de características
Redes convolucionales de grafos
Memoria a Corto y Largo Plazo
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 33
Citaciones: Sin citaciones
El uso de modelos de redes neuronales para invertir señales electromagnéticas en el dominio del tiempo permite la adquisición rápida de estructuras eléctricas, un método no intrusivo ampliamente aplicado en estudios geológicos y ambientales.
Descripción
El uso de modelos de redes neuronales para invertir señales electromagnéticas en el dominio del tiempo permite la adquisición rápida de estructuras eléctricas, un método no intrusivo ampliamente aplicado en estudios geológicos y ambientales.