在地球物理反演的发展过程中有很多人对波形反演做出了突出的贡献。大概研究情况是这样的:
姚殿义(1994)针对天然地展波形反演面临的困难及其复杂性,提出了逐步波形反演方法。
Subhashis Mallick(1995) 采用遗传算法实现了Avo数据的波形反演。
C.Bunks等(1995)提出了多尺度地震波形反演。
周辉等(1995)用遗传算法训练的人工神经网络进行地震波形反演,主要研究了遗传算法应用于训练神经网络、确定网络节点之间连接权的范围、加速网络收敛等方法以及神经网络在地震波形反演中的特点。
曹小林等(2000)采用求解非线性全局优化问题的模拟退火法作为反演手段,对面波波形进行反演。
马坚伟等(2000)基于在反演过程中对初始模型依赖性强、易陷入局部极值等问题,引入小波分析,提出多尺度地震波形反演方法,将参数反演问题转化到小波域中重要系数优化问题。利用多尺度之间的内在联系及小波域中重要系数的稀疏性,有效改进了局部极值、计算量等问题。并对几种多尺度反演策略进行了比较讨论。采用多重网格法和小波变换法将地震数据分解在不同的尺度上,按尺度分解的思想进行迭代反演,得到了很好的效果。
尹成等(2002)将一种混沌噪声扰动的思想引入到了地震波形的优化反演中,通过加入混沌噪声算子来提高梯度下降算子的全局收敛能力。
Dong hoon sheen等(2005)在SEG年会上提出了一种新的时间域高斯—牛顿弹性波形反演方法。通过实力表明这种方法比常规的波形反演方法在分辨率和收敛性方面都有很大提高。