一种储层岩性和物性参数的联合贝叶斯反演方法和系统.pdf

基于贝叶斯理论的浅海多层海底地声参数反演：方法验证与展望.docx 基于贝叶斯理论的浅海多层海底地声参数反演：方法、验证与展望一、引言 1.1研究背景与意义海洋作为地球上最为广阔且神秘的领域，蕴含着丰富的资源，在全球经济、生态平衡以及国家安全等方面发挥着举足轻重的作用。浅海区域作为陆地与深海的过渡地带，不仅是众多海洋生物的栖息繁衍之所，也是海洋开发活动的重点区域，同时还是军事活动的关键场所，因此，对浅海环境的深入研究具有至关重要的意义。在浅海环境中，海底地声参数是描述海底声学特性的关键物理量，其对海洋声场分析和声纳性能评估有着深远影响。海底地声参数涵盖了纵波声速、横波声速、密度、衰减系数等多个关键参数，这些参数直接决定了声波在海底中的传播特性。在浅海区

2025-03-26 约2.83万字 23页立即下载

一种低渗储层物性参数的预测方法和装置.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114565116 A (43)申请公布日 2022.05.31 (21)申请号 202011364070.7 G06F 30/20 (2020.01)

2023-05-08 约2.09万字 18页立即下载

一种基于贝叶斯网络的健康大数据抽验系统及方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112818373 A (43)申请公布日 2021.05.18 (21)申请号 202110213684.3 (22)申请日 2021.02.23 (71)申请人合肥工业大学地址

2023-06-04 约2.14万字 16页立即下载

基于混合先验的贝叶斯反演方法及其应用.docx 基于混合先验的贝叶斯反演方法及其应用一、引言在当今科技发展的浪潮中，数据与信息的获取及分析对于解决实际问题和优化决策起到关键性作用。而基于贝叶斯理论的数据反演方法因其稳健的预测性能和不确定性评估，逐渐受到学术界和工业界的广泛关注。尤其是当涉及混合先验数据和复杂背景信息时，贝叶斯反演方法的效能更是突显。本文将详细介绍基于混合先验的贝叶斯反演方法，并探讨其在实际应用中的价值。二、贝叶斯反演方法概述 贝叶斯反演方法是一种基于贝叶斯定理的统计推断方法，它通过结合先验信息和后验信息，进行模型参数的反演和预测。其中，先验信息提供了参数的初步估计和可能的变化范围，而后验信息则基于实际观测数据进行修正。

2025-04-22 约3.86千字 8页立即下载

AVO叠前储层参数反演方法研究_.pdf 东北石油大学硕士研究生学位论文 AVO叠前储层参数反演方法研究摘要 储层参数反演是地震勘探的重要环节，在确定地层结构和寻找油气藏的过程中具有关键的作用。AVO(AmplitudeVariationwithOffset)叠前反演是储层参数反演的重要方法之一，可以提供关键的储层信息，帮助识别地下流体和岩石类型，提高勘探成功率和效率，降低勘探成本和风险。然而，传统AVO叠前反演存在数据量大、病态程度高、非线性等特点，极易导致反演速度慢、精度不够高、易出现多解的问题。此外，实际地震勘探数据还存在不完整性和带限性，同时夹杂着随机噪声。因此，实际地震勘探数据的AVO叠前反演方法研究极具挑战。

2025-04-12 约9.1万字 58页立即下载

安达地区火山岩储层反演岩性识别参数敏感性分析.pptx 安达地区火山岩储层反演岩性识别参数敏感性分析汇报人：2024-01-12 引言安达地区火山岩储层地质特征反演岩性识别方法及原理参数敏感性分析实例应用与效果评价结论与展望引言01 研究背景与意义火山岩储层的重要性火山岩储层是油气藏的重要类型之一，具有巨大的经济价值和战略意义。反演岩性识别的挑战火山岩储层具有复杂的岩性、物性和含油气性，使得反演岩性识别成为一项具有挑战性的任务。敏感性分析的意义通过对反演岩性识别参数的敏感性分析，可以优化参数选择，提高反演精度和效率，为火山岩储层的勘探和开发提供有力支持。目前，国内外学者在火山岩储层反演岩性识别方面已经取得了一定的研究成果，但仍然存在许多问题和挑

2024-07-09 约2.97千字 26页立即下载

一种用于区间参数结构的可信贝叶斯可靠度分析方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112560283 A (43)申请公布日 2021.03.26 (21)申请号 202011551512.9 (22)申请日 2020.12.24 (71)申请人北京航空航天大学地址

2023-05-29 约1.72万字 25页立即下载

动态贝叶斯网络参数学习算法的一种加速.pdf 第28卷第8期增刊仪器仪表学报 VoL28No．8 2007年8月 ofScientificInstrument Aug．2007 ChineseJournal 动态贝叶斯网络参数学习算法的一种加速莫富强，王浩，姚宏亮 (合肥工业大学计算机与信息学院合肥230009)

2017-08-09 约1.44万字 5页立即下载

《机器学习》课件第4章　采样与非参数贝叶斯方法.pdf 单个随机变量采样通过逆累积分布函数采样逆累积分布函数概率密度函数的累积分布函数（分位数函数）−1 的逆函数。=CDF( −1 采样~0,1)之后，通过CDF(映射到在= 0处增长较快，可以看出映射在= 0 处的概率较大。拒绝采样拒绝采样从一个已知的可以采样的概率密度函数出发，去解决另一个困难的概率密度函数的采样拒绝采样的原理可适应的拒绝采样构造方法重要性采样重要性采样近似计算目标期望拒绝采样是通过拒绝样本的方法来达到修改样本的分布方式，而重要性采样不会拒绝样本，而只是改变样本权值。 TheEnd 序列随机变量采样与马尔可夫链蒙特卡罗主讲人：李侃 MH算法生成均

2025-04-06 约3.2千字 19页立即下载

浅谈贝叶斯方法.doc 浅谈贝叶斯方法 随着MCMC（马尔可夫链蒙特卡尔理论Markov chain Monte Carlo）的深入研究，贝叶斯（T.Bayes）统计已成为当今国际统计科学研究的热点。翻阅近几年国内外统计学方面的杂志，特别是美国统计学会的JASA(Journal of the American Statistical Association) 、英国皇家学会的统计杂志JRSS（Journal of the Royal Statistical Society）等，几乎每期都有“贝叶斯统计”的论文。贝叶斯统计的应用范围很广，如计算机科学中的“统计模式识别”、勘探专家所采用的概率推理、计量经济中的贝叶斯推断

2017-01-07 约3.75千字 7页立即下载

2025-01-07 约1.43千字 22页立即下载

4贝叶斯估计方法.ppt 4 贝叶斯估计方法;4.1 Bayes推理的提出;4.2 Bayes推理的基本思想;4.3 Bayes推理的推理公式;4.4 Bayes推理应用实例;Bayes推理应用实例(续);4.5 基于Bayes推理的数据融合方法;4.6 融合实例—敌我身份识别和机型识别;融合实例(续);融合实例(续);融合实例(续);融合实例(续);4.7 Bayes推理的缺点

2017-04-23 约小于1千字 13页立即下载

浅谈贝叶斯方法..doc 浅谈贝叶斯方法 随着MCMC（马尔可夫链蒙特卡尔理论Markov chain Monte Carlo）的深入研究，贝叶斯（T.Bayes）统计已成为当今国际统计科学研究的热点。翻阅近几年国内外统计学方面的杂志，特别是美国统计学会的JASA(Journal of the American Statistical Association) 、英国皇家学会的统计杂志JRSS（Journal of the Royal Statistical Society）等，几乎每期都有“贝叶斯统计”的论文。贝叶斯统计的应用范围很广，如计算机科学中的“统计模式识别”、勘探专家所采用的概率推理、计量经济中的贝叶斯推断

2017-01-02 约3.75千字 7页立即下载

贝叶斯球联合概率分解.pdf 士不可以不弘毅，任重而道远。仁以为己任，不亦重乎?死而后已，不亦远乎?——《论语》 贝叶斯球联合概率分解全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例： 贝叶斯球模型是一种常用于概率图模型中的模型，它通过联合概率分解，描述了随机变量之间的条件依赖关系。在机器学习、统计学和人工智能领域，贝叶斯球模型被广泛应用于数据建模、推理推断和决策制定等任务中。 贝叶斯球模型的基础是贝叶斯定理，它描述了在已知先验概率的情况下，如何根据新的证据来更新我们对事件的信念。联合概率分解是建立在贝叶斯定理基础上的一种分解方法，它将多个随机变量之间 的联合概率分解成条件概率的乘积形式。通过这种分解，我们可以更好地理

2024-12-26 约5.3千字 7页立即下载

贝叶斯球联合概率分解.pdf 贝叶斯球联合概率分解全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例： 贝叶斯球模型是一种常用于概率图模型中的模型，它通过联合概率分解，描述了随机变量之间的条件依赖关系。在机器学习、统计学和人工智能领域，贝叶斯球模型被广泛应用于数据建模、推理推断和决策制定等任务中。 贝叶斯球模型的基础是贝叶斯定理，它描述了在已知先验概率的情况下，如何根据新的证据来更新我们对事件的信念。联合概率分解是建立在贝叶斯定理基础上的一种分解方法，它将多个随机变量之间 的联合概率分解成条件概率的乘积形式。通过这种分解，我们可以更好地理解变量之间的依赖关系，从而进行更精确的推理和预测。在贝叶斯球模型中，我们通常将随机

2024-12-17 约3.88千字 7页立即下载