贝叶斯最大熵及其在地球科学领域的应用进展

发布时间：2018-04-19 13:10

  本文选题：贝叶斯最大熵 + 地统计学　； 参考：《江苏农业科学》2017年18期

【摘要】：贝叶斯最大熵方法(bayesian maximum entropy,简称BME)是现代时空地统计学的重要组成部分。该方法采用统计学中的贝叶斯理论和信息论中熵的概念来认识和处理时空变量,可以将所研究时空要素的软数据和硬数据系统合理地综合到对该要素的空间估计和分析制图过程中。本文首先结构化梳理贝叶斯最大熵方法的原理,对理论较深奥、公式较复杂的贝叶斯最大熵方法及该方法的特点加以概括,同时归纳与总结贝叶斯最大熵方法在地球科学领域内多个方向的应用研究进展,最后对该方法及其应用作总结与展望。经国内外学者多年的研究和实践,贝叶斯最大熵方法已被证明在地球科学领域有着更广阔的应用前景。
[Abstract]:Bayesian maximum entropy is an important part of modern space-time geostatistics.This method uses Bayesian theory in statistics and entropy concept in information theory to recognize and deal with space-time variables.The soft and hard data systems of the studied spatio-temporal elements can be reasonably integrated into the process of spatial estimation and analysis of the elements.In this paper, the principle of Bayesian maximum entropy method is structured, and the characteristics of Bayesian maximum entropy method, which is more profound in theory and more complicated in formula, are summarized.At the same time, the research progress of Bayesian maximum entropy method applied in many fields in the field of earth science is summarized and summarized. Finally, the application of Bayesian maximum entropy method and its application are summarized and prospected.After many years of research and practice, Bayesian maximum entropy method has been proved to have a wider application prospect in the field of earth science.
【作者单位】： 北京师范大学环境学院;北京师范大学地理学与遥感科学学院/遥感科学国家重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金(编号:91125002;41531174)
【分类号】：O212.8

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本文编号：1773226