Geoacoustic inversion from ambient noise data using a trans-dimensional Bayesian approach
Notice bibliographique
Résumé
Geoacoustic inversion of seabed parameters from ambient noise in shallow water is a promising technique, with potential advantages over active survey methods such as low environmental impact, easier deployment procedures, and less restrictive hardware requirements. Bayesian inversion provides a framework to estimate the posterior probability density (PPD) of geoacoustic parameters. Parameter and uncertainty estimates can be obtained from PPD moments, such as the maximum a posteriori model, means, correlations, and marginal distributions. A fundamental step in the inversion is the selection of a model parametrization (i.e., number of seabed layers) consistent with the data information content. Recent developments in Bayesian inversion of seismic and active-source acoustic data have considered a trans-dimensional approach to model selection, where the number of model parameters is treated as unknown. Different models are sampled according to their support by the data, accounting for parametrization uncertainty in the geoacoustic parameter uncertainty estimates. This work applies a trans-dimensional reversible-jump Markov chain Monte Carlo algorithm to ambient noise reflection coefficient data. The approach is demonstrated with data collected on the Malta Plateau using a vertical line array. [Work supported by ONR.]
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».