基于融合式神经网络的多磁性材料参数反演方法及系统

摘要

本发明涉及基于融合式神经网络的多磁性材料参数反演方法及系统，其方法包括：获取待反演多磁性材料在静态无电流背景场下的多维磁场分量；将所述多维磁场分量输入到训练完成的卷积神经网络中，得到所述多维磁场分量的多个类别标签；将每个类别标签和多维磁场分量分别输入到训练完成的多个深层BP神经网络中，得到待反演多磁性材料的磁导率预测值。本发明通过融合卷积神经网络和多个深层BP神经网络，在减少神经网络参数量的同时，快速、高效的预测多磁性材料参数。