点源反演问题的神经网络方法研究

摘要

针对通过相关的远场测量重构点源位置的声波反源问题,构建基于神经网络和门控思想的点源位置参数反演模型。首先,以单频远场数据与点源位置参数分别作为输入和输出序列,通过门控思想和长期记忆函数,有选择性地更新网络状态并保存数据特征。其次,采用自学习方法更新模型的权重和偏置,进而反演点源的位置。最后,数值实验说明该方法可有效解决点源位置反演问题。