基于高阶统计量的沉积相识别研究的综述报告.docx

该【基于高阶统计量的沉积相识别研究的综述报告 】是由【niuwk】上传分享，文档一共【2】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【基于高阶统计量的沉积相识别研究的综述报告 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。基于高阶统计量的沉积相识别研究的综述报告沉积相是指地质历史时期具有一定的同质性和地理分布特征的沉积材料,根据沉积相的识别,可以对古地貌、古海拔、古气候和古环境等进行推测和研究。传统的沉积相识别方法主要是基于工作地质学、地震学和地球物理学的观察和测量。然而,这些方法存在着主观性大、经验性强、时间和精力成本高等问题。为了解决这些问题,近年来,研究人员开始探索基于高阶统计量的沉积相识别方法。高阶统计量是一种描述多样性、复杂性和非高斯性的统计工具,包括了非线性关系、偏度、峰度等信息。利用高阶统计量进行沉积相识别的方法,可以更全面、客观、准确地描述沉积物的沉积特征,并可通过机器学****算法进行自动化标记。目前,关于基于高阶统计量的沉积相识别研究已经取得了一些成果。下面将从两个方面进行综述。一、,可用来刻画沉积物的非高斯性分布和偏态分布。若沉积物属于正态分布,则峰度和偏度均为零。当沉积物存在非对称性或尖峰现象时,峰度和偏度均大于零;反之,当沉积物存在对称性或平坦现象时,峰度和偏度均小于零。根据这种特征,可以对不同类型的沉积相进行识别和分类。,可以用来描述和识别沉积物中的各种结构和模式。研究表明,在不同的沉积相中,复杂网络结构会有所不同,因此可以利用复杂网络理论对沉积相进行识别和分类。二、、客观、准确相对于传统的沉积相识别方法,基于高阶统计量的方法可以更全面地描述沉积物的特征。高阶统计量能更细致地表达出沉积物的概率密度函数,同时也能描述出非线性关系、跳跃性质和噪声特征等方面的信息,使得沉积相的识别更加客观、准确。,不仅能提升准确度和效率,而且可以实现沉积相的自动化标记,极大地节省了人力和时间成本。综上,基于高阶统计量的沉积相识别方法具有客观性强、全面性好、自动化标记等诸多优势。通过结合机器学****算法,其应用范围将更加广泛,未来也将能够深入探究沉积相及其与地球环境的关系。