Joint and Individual inversion of DC and MT datasets based on Variable Particle Swarm-Grey Wolf Optimizer and Bayesian Statistical Approach
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this paper, a new stochastic technique known as variable Particle Swarm - Grey Wolf Optimizer (vPSOGWO), a combination of metaheuristic algorithms based swarm intelligence with distinct capacities for exploration and exploitation is employed. To evaluate the efficacy of the hybrid algorithm, joint and individual inversion of various amount of synthetic datasets and finally applied on field example over various geological terrains namely for individual inversion of DC data from Digha, India and New Brunswick of Canada; MT sounding data from Sundar Pahari, Dhanbad and Puga valley, Ladakh of India and for joint inversion of DC and MT sounding data from South Central Australia. Furthermore, a posterior Bayesian probability density function using 1000 models has been computed to estimate a mean global model and uncertainty assessment. We examined the inverted results, which indicate that the results of the vPSOGWO have been shown to be more accurate than those of the PSO, GWO, and state-of-the-art variant of classic approaches. Additionally, geological significance of crustal thickness of approximately 76.581.96 km was resolved over Puga-valley, India, and is in good agreement with published data. As a result, the new approach greatly reduces uncertainty and enhances model resolution, bringing them closer to actual models.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».