用bootstraP方法对地球物理反演结果进行统计分析计算反演结果的方差和置信区间,并将bootstraP与信息理论相结合,提出确定迭代反演方法中的最佳迭代次数与最优阻尼准则。在天然地震研究方面,给出了两种不确定状况的研究方法,研究给出的置信区间可以作为量化指标,判别震源机制的最优程度。用波阻抗研究速度结构时,给出了一种基于模拟退火和线性方法的混合最佳方法。可为线性反演提供初值。基于Kullback-Leibler测度的bootstrap方法给出了速度结构的确定程度,研究整个地震道速度的置信区间的变化趋势为修改初值重新反演提供判据。
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数据更新时间:2023-05-31
Ordinal space projection learning via neighbor classes representation
基于纳米铝颗粒改性合成稳定的JP-10基纳米流体燃料
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Phosphorus-Induced Lipid Class Alteration Revealed by Lipidomic and Transcriptomic Profiling in Oleaginous Microalga Nannochloropsis sp. PJ12
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