Cluster analysis of Euler deconvolution solutions: New filtering techniques and geologic strike determination
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Euler deconvolution often presents the problem of filtering coherent solutions from uncorrelated ones. We have applied clustering and kernel density distribution techniques to a Euler-generated data set. First a kernel density distribution algorithm filters uncorrelated Euler solutions from those consistently located near an anomalous magnetic-gravimetric source. Then a fuzzy c-means clustering algorithm is applied to the filtered data set. The computation of cluster centers reduces the size of the data set considerably, yet maintains its statistical consistency. Finally, the computation of eigenvectors and eigenvalues on the cluster centers yields an estimate of the geologic strike of the anomalous sources responsible for the observed geophysical anomalies. Therefore, we can obtain an improved strike and depth estimation of the magnetic sources. Although the algorithm can filter and cluster any Euler data set, we recommend obtaining the best solutions possible before any clustering. Hence, we have used a hybrid 3D extended Euler and 3D Werner deconvolution algorithm. We have developed synthetic and real examples from the Bathurst Mining Camp (New Brunswick, Canada). The output of this algorithm can be used as an input to any 3D geologic-modeling package.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle