mk matlab代码基于人工神经网络的前向建模 这是 Moghadas JAG 2020 论文的配套 MATLAB 代码（请参阅下面的参考资料）。 此代码包含以下脚本： MK_ANN_Data：读取训练模型和拆分数据用于 ANN 训练的程序。 ANN_Training：训练 ANN 以创建代理正向建模的程序。 模拟：从基于 ANN 的前向模型计算 EMI 前向响应的程序。 参考 Moghadas, D., Behroozmand, AA, Christiansen, AV, 2020，使用基于神经网络的正向求解器进行土壤电导率成像：应用于大规模贝叶斯电磁反演，应用地球物理学杂志，DOI：10.1016/j.jappgeo。 2020.104012 接触 Davood Moghadas () 艾哈迈德。 A. 贝鲁兹曼 ()

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这是如何在 MATLAB:registered: 中向绘图添加文本的示例。 阅读 MATLAB 文档中的“文本”函数。 有关更多示例，请转到 MATLAB 绘图库 - http://www.mathworks.com/discovery/gallery.html

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在曲率属性计算之前需要对图像进行去噪预处理, 传统的图像滤波方法在去除噪声的同时会破坏边缘、线条、纹理等图像特征, 而基于偏微分方程的P-M模型在平滑过程中会出现块效应。针对这些问题, 提出了一种基于张量扩散的各向异性滤波的预处理方法。通过定义散布矩阵来获得丰富的图像局部结构信息, 然后利用这些结构来控制扩散过程, 以便实现图像的更好滤波。理论分析和实验结果表明, 相较于一些常规的图像滤波算法, 各向异性滤波得到的曲率属性效果更清晰、质量更高。

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