【摘 要】
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本文采用完全非线性贝叶斯反演方法，通过对模型空问进行全局搜索，克服了传统梯度反演方法受初始模型影响大、容易陷入局部极小的缺点。利用建议分布获得候选模型，并根据接受概率
【机 构】
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吉林大学地球探测科学与技术学院 长春 130026
【出 处】
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2014年中国地球科学联合学术年会
论文部分内容阅读
本文采用完全非线性贝叶斯反演方法，通过对模型空问进行全局搜索，克服了传统梯度反演方法受初始模型影响大、容易陷入局部极小的缺点。利用建议分布获得候选模型，并根据接受概率进行筛选，最终获得反演模型的概率分布和不确定度信息，为评价反演结果的可靠性提供依据。通过对加入高斯噪声的理论数据进行反演研究，验证了此方法的有效性，同时有力地证实了贝叶斯反演是一种航空电磁数据处理的有效反演手段。
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