吉林大学张铭获国家专利权
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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利梯度数据引导的边界增强型动态L1正则化电磁反演方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121186875B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511735979.1，技术领域涉及：G01V3/38；该发明授权梯度数据引导的边界增强型动态L1正则化电磁反演方法是由张铭;曹语馨;林君设计研发完成，并于2025-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。
本梯度数据引导的边界增强型动态L1正则化电磁反演方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种梯度数据引导的边界增强型动态L1正则化电磁反演方法，属于电磁数据反演技术领域，包括：构建数据误差项、参考模型项和粗糙度项加权组合的L1原始目标函数并初始化反演模型，其中，参考模型项使用L2范数，粗糙度项使用L1范数；采用迭代重加权最小二乘法将粗糙度项中的L1范数转换为加权L2范数，得到二次目标函数；计算观测梯度数据，建立电磁梯度数据边界引导矩阵；通过迭代优化算法对所述二次目标函数进行求解，更新模型参数；调节正则化参数，并基于收敛准则判断是否终止迭代，在迭代终止时输出对应的模型参数。本发明在保持整体稳定性的同时增强对地质结构边界的分辨能力，提高了反演精度。
本发明授权梯度数据引导的边界增强型动态L1正则化电磁反演方法在权利要求书中公布了：1.梯度数据引导的边界增强型动态L1正则化电磁反演方法，其特征在于，包括： 构建基于L1正则化的原始目标函数并初始化反演模型，其中，所述基于L1正则化的原始目标函数包括数据误差项、参考模型项和粗糙度项的加权组合，所述参考模型项使用L2范数，所述粗糙度项使用L1范数； 采用迭代重加权最小二乘法将粗糙度项中的L1范数转换为加权L2范数，得到第次外层迭代的二次目标函数； 计算观测梯度数据，并基于观测梯度数据建立电磁梯度数据边界引导矩阵，用于动态调整模型中各区域的正则化强度； 基于所述电磁梯度数据边界引导矩阵，通过迭代优化算法求解所述二次目标函数，更新模型参数； 采用单一尺度调节正则化参数，并基于收敛准则判断是否终止迭代，在迭代终止时输出对应的反演模型参数。
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