Global optimization of self-potential anomalies via HGS algorithm
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, a novel global optimizer named Hunger Games Search (HGS) is adapted and presented for estimating the characteristics and model parameters of idealized geometrical causative structures from self-potential (SP) anomalies. After the modal analysis of assumed objective functions and the essential parameter tuning process, the HGS algorithm has been tested on some synthetic SP anomalies and four heterologous real data cases obtained from India, Türkiye, Canada, and Indonesia. In the synthetic and real data cases, multiple intercalating structures have been considered. The second moving average method has also been tested for removing the regional background. Additionally, the post-inversion uncertainty appraisal analyses have been implemented to better understand the reliability of the model parameter estimations. The solutions obtained through HGS have been systematically and thoroughly compared with the solutions of the well-established and popular Particle Swarm Optimization (PSO) in terms of convergence rate, robustness, stability, and accuracy. Applications have shown that SP anomalies can be inverted more effectively via HGS since the algorithm can explore the search space more extensively without being trapped into numerous local minima and approximate the global minimum more precisely. Thus, it is recommended to use the HGS algorithm in ore and mineral exploration studies as well as in studies aimed at delineating subsurface structures from geophysical data sets.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».