研究和比较了浑沌反演、仿真粹火、遗传算法、小波变换和人工神经网络等各种非线性反演和数据分析方法,前三种方法都经过非线性迭代,其过程都存在类似的阶段性,在相空间呈现不同的相态。相态的范围和突变指示出非线性反演系统的固有规律性。对有误差的数据,基于正则化理论的非线性反演方法都具有相同的局限性,即由于迭代过程不断放大误差和人造假象,无法实现动态中的最佳折衷。解决非线性反演中问题的主要方向是使反演系统具有自组织的功能。发展了二维小波变换和重建算法,并用于中国大陆布伽重力场的多尺度分析、中国大陆地壳的密度结构分区和大型、特大型金属成矿带的预测,编制了中国地壳密度分区图。
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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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