Засоление пресных вод морской водой является глобальной экологической проблемой. Из-за динамической эволюции этого процесса для фактического мониторинга необходимо выбирать более точные и удобные технические методы. В последние годы геофизические методы разведки играют важную роль в мониторинге прибрежных водоносных горизонтов. Метод высокоплотной электрической съемки, как широко применяемая электрическая разведочная технология, широко используется в геологической разведке и гидрогеологии, а также имеет значительные приложения в мониторинге границы между соленой морской водой и пресной водой. Исследования методов интерпретации данных высокоплотной электрической съемки являются важным направлением внимания ученых как в стране, так и за рубежом. С развитием компьютерных технологий алгоритмы машинного обучения постепенно внедряются в интерпретацию данных высокоплотной электрической съемки. Среди них алгоритмы BP-нейронных сетей, крайних машин обучения и сверточных нейронных сетей являются тремя популярными и перспективными методами интерпретации данных с использованием машинного обучения. В статье обобщены и обсуждены их основные принципы, текущее состояние исследований и применения.

Засоление моря;метод высокоплотной электрической съемки;BP-нейронная сеть;крайняя машина обучения;сверточные нейронные сети