大地电磁数据非线性反演方法研究
| 作者简历 | 第5-7页 |
| 摘要 | 第7-9页 |
| abstract | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第14-23页 |
| 1.1 引言 | 第14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-20页 |
| 1.2.1 MT反演研究进展 | 第14-17页 |
| 1.2.2 非线性贝叶斯反演进展 | 第17-20页 |
| 1.3 论文的主要内容和结构安排 | 第20-23页 |
| 第二章 果蝇优化算法研究与改进 | 第23-47页 |
| 2.1 智能优化算法概述 | 第24-31页 |
| 2.1.1 遗传算法 | 第24-26页 |
| 2.1.2 粒子群算法 | 第26-27页 |
| 2.1.3 蚁群算法 | 第27-28页 |
| 2.1.4 差分进化 | 第28-31页 |
| 2.2 果蝇优化算法 | 第31-37页 |
| 2.2.1 标准果蝇优化算法 | 第32-33页 |
| 2.2.2 FOA改进策略 | 第33-37页 |
| 2.3 改进果蝇优化算法 | 第37-46页 |
| 2.3.1 改进果蝇优化算法思想 | 第37页 |
| 2.3.2 改进果蝇优化算法设计 | 第37-39页 |
| 2.3.3 IFOA性能测试 | 第39-46页 |
| 2.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第三章 基于改进果蝇优化算法大地电磁反演 | 第47-65页 |
| 3.1 大地电磁理论基础 | 第47-50页 |
| 3.1.1 大地电磁一维正演理论 | 第48-50页 |
| 3.2 大地电磁反演理论 | 第50-55页 |
| 3.2.1 高斯—牛顿法 | 第51-52页 |
| 3.2.2 马夸特法 | 第52页 |
| 3.2.3 奥卡姆反演 | 第52-53页 |
| 3.2.4 快速松弛反演 | 第53-54页 |
| 3.2.5 非线性共轭梯度反演 | 第54-55页 |
| 3.3 大地电磁IFOA反演 | 第55-56页 |
| 3.3.1 一维大地电磁反演目标函数 | 第55页 |
| 3.3.2 IFOA味道浓度判断函数 | 第55-56页 |
| 3.3.3 约束条件 | 第56页 |
| 3.4 理论模型测试 | 第56-64页 |
| 3.5 本章小结 | 第64-65页 |
| 第四章 非线性贝叶斯反演原理 | 第65-80页 |
| 4.1 非线性贝叶斯反演 | 第66-68页 |
| 4.1.1 贝叶斯反演公式 | 第66页 |
| 4.1.2 先验信息 | 第66页 |
| 4.1.3 似然函数 | 第66-67页 |
| 4.1.4 后验分布 | 第67-68页 |
| 4.2 非线性数值采样方法 | 第68-76页 |
| 4.2.1 马尔科夫链蒙特卡洛方法 | 第68-72页 |
| 4.2.2 可逆跳跃马尔科夫链蒙特卡洛法 | 第72-73页 |
| 4.2.3 融合进化思想的MCMC方法 | 第73-75页 |
| 4.2.4 算法收敛准则 | 第75-76页 |
| 4.3 贝叶斯反演维度优化 | 第76-79页 |
| 4.3.1 Voronoi单元 | 第76页 |
| 4.3.2 马尔科夫随机场 | 第76-79页 |
| 4.4 本章小结 | 第79-80页 |
| 第五章 大地电磁数据贝叶斯变维反演 | 第80-95页 |
| 5.1 大地电磁数据贝叶斯变维反演 | 第81-83页 |
| 5.1.1 模型参数化 | 第81-82页 |
| 5.1.2 先验信息 | 第82-83页 |
| 5.2 变维反演原理 | 第83-88页 |
| 5.2.1 RJMCMC算法 | 第84-85页 |
| 5.2.2 模型更新过程 | 第85-87页 |
| 5.2.3 收敛性分析 | 第87-88页 |
| 5.3 并行回火技术 | 第88-92页 |
| 5.3.1 算法原理 | 第88-90页 |
| 5.3.2 性能测试 | 第90-92页 |
| 5.4 理论模型反演数值试验 | 第92-94页 |
| 5.5 本章小结 | 第94-95页 |
| 第六章 结论与展望 | 第95-97页 |
| 6.1 结论 | 第95-96页 |
| 6.2 展望 | 第96-97页 |
| 致谢 | 第97-98页 |
| 参考文献 | 第98-107页 |
