分层地层对透地通信电磁波的传播特性有重要影响。现有的研究主要是基于规则分层地层模型对电磁波透地传播特性进行分析,但分层地层往往是不规则的。为此,基于所建立的不规则分层地层模型,将分层地层模型分界面抽象为平面、正斜面和负斜面。根据电磁波入射角与分层地层倾斜角的几何关系,推导了电磁波在不规则分层地层中正向和反向传播时电场强度和磁场强度的衰减情况。仿真表明分层地层的不规则性与电磁波进入分层地层介质的先后次序均对电磁波的传输衰减有重要影响。虽然电场强度和磁场强度随着透地距离的增加都显著地衰减,但电场强度和磁场强度的衰减特性并不相同。此外,无论是对电场还是磁场,由于在分层地层分界面电磁波都要产生反射,因此,电磁波在进入到另外一层媒质时电场强度和磁场强度都会产生一定程度的突变衰减。

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2．1．2浅层学习和深度学习 机器学习的历史阶段的划分可谓仁者见仁智者见智，从不同的角度可以划分为不同 的阶段。按机器学习模型的层次结构来划分，20世纪80年代至今，机器学习的发展可 以说经历了两个阶段：浅层学习(shallow le锄ing)和深度学习(deep leaming)【27】。 大多数传统的机器学习和信号处理技术，都是利用浅层结构的架构‘301。例如高斯混 合模型(GMMs)、线性或非线性动力系统、条件随机场(CRFs)、最大熵(MaXEnt) 模型、支持向量机(SVMs)、Logistic回归、核回归、多层感知机(MLPs)等等都是 浅层结构。这些结构通常包含一层或两层的非线性特征变换，可以看成是具有一层隐含 层或者没有隐含层的结构。浅层结构在解决一些简单的或者受限的问题中显示出了有效 性，但由于其有限的建模和表征能力，在处理更为复杂的实际的应用时，如人的语音、 自然的声音和语言、自然图像和视觉场景这些自然信号时非常困难。 深度网络，是含有多个隐含层结构的网络。通过引入深度网络，我们可以通过学习 一种深层的非线性网络，来实现复杂函数的逼近，从而计算更为复杂的输入特征【311。由 于每一个隐含层可以对上一层的输出进行非线性变换，因此深度网络拥有比浅层网络更 为优异的表达能力，例如可以通过学习得到更为复杂的函数关系，并且表现出了从少数 样本中学习数据的本质特征的能力。 深度网络最主要的优点在于，它能用更加简单的方式来表示比传统浅层网络大得多 的函数集合，而多层的优势是可以利用较少的参数来表示复杂的函数关系。如图所示， 要表达结构复杂的函数蛔(伽《唧(s加3(x))))，用传统的单层结构很难简洁地表示，而 用多隐含层的深层结构，可以用较少的参数表示较为复杂的函数，用多层的简单结构 s伽(工)，x3，e。，cDs(x)，抛(x)来表示上述复杂函数容易很多。 12 zkq 20150924 万方数据

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