A New Method for Characteristic Analysis of Gravity and Aeromagnetic Anomaly Data Based on Intelligent Clustering-FASAGA

机译：基于智能聚类 - FASAGA的重力和气磁性异常数据特征分析的一种新方法

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In geophysical field, Gravity and Aeromagnetic characteristics can represent the deep geological characteristics of a region. It is difficult to find a general mathematical formula for joint analysis of Gravity and Aeromagnetic characteristics while analyzing the Gravity and Aeromagnetic anomaly data. In this paper, a new method, fuzzy analysis simulated annealing genetic algorithm (FASAGA), is proposed for pattern classification of combined Gravity and Aeromagnetic anomaly data. Apply the model to the test area. The experimental results show that FASAGA can get a good recognition effect.

机译：在地球物理场中，重力和航空磁性特征可以代表区域的深层地质特征。难以找到一种用于共同分析重力和航空磁性特征的一般数学公式，同时分析重力和航空磁异常数据。本文提出了一种新方法，模糊分析模拟退火遗传算法（FASAGA），用于组合重力和气磁异常数据的模式分类。将模型应用于测试区域。实验结果表明，Fasaga可以获得良好的识别效果。

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来源
《International Conference on Communications, Information System and Computer Engineering》|2021年|466-470|共5页
会议地点
作者
Mingli Yang; Linfu Xue; Xiangjin Ran; Haijun Wang;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类
关键词
Geology; Computational modeling; Pattern classification; Clustering algorithms; Simulated annealing; Mathematical model; Gravity;

机译：地质学;计算建模;模式分类;聚类算法;模拟退火;数学模型;重力;
入库时间 2022-08-26 13:57:27

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