【摘 要】
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鲁棒主成分分析将低维信号秩最小的单目标函数优化问题扩展成低维信号秩最小且高维信号稀疏的双目标函数优化问题。针对传统位场分离方法(如匹配滤波等)易出现欠拟合或过拟合
【机 构】
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中国地质大学（武汉）地球物理与空间信息学院,中国地质大学（武汉）数学与物理学院
【基金项目】
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国家重点研发项目“深部资源预测技术研究与示范”之子课题“深部矿产地球物理三维建模与预测”(2017YFC0601504),中国地质调查局科研项目“湖北鄂州莲花山—黄石铁山铁多金属矿整装勘查区物探综合研究及异常优选”(12120114052001)、“吉林省白山市板石沟地区铁及金矿整装勘查区关键基础地质研究”(12120114028001),宁夏回族自治区项目“吴忠—灵武地区地热资源研究”(2018
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鲁棒主成分分析将低维信号秩最小的单目标函数优化问题扩展成低维信号秩最小且高维信号稀疏的双目标函数优化问题。针对传统位场分离方法(如匹配滤波等)易出现欠拟合或过拟合现象,本文分析了区域场的低秩特征和局部场的稀疏特征,采用鲁棒主成分分析对位场进行分离,使得位场分离更加稳健。理论模型计算结果表明,该方法是一种有效、易于实现、权系数λ取值宽松的空间域方法,能够避免傅里叶变换带来的误差。最后将该方法用于宁夏卫宁北山地区重磁异常的处理解释,分离的局部低重、高磁异常与已知隐伏岩体对应关系好,并圈定了6个可能赋存隐伏岩体
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