人工智能地球物理参数反演范式理论：对AI的输入和输出参数先基于物理能量平衡方程进行物理逻辑推理，从理论上构造反演方程组确定深度学习的输入和参数参数，然后基于物理推导构建泛化的统计方法指导获得相关代表性的解作为深度学习的训练和测试数据库，并用判定条件和微调技术校正数据，最后利用深度学习进行优化求解。判定形成范式的条件：(1)输入与输出变量之间必须存在因果关系；(2)输入和输出变量（参数）之间理论上可以构建闭合的方程组。如果输入参数（变量）和输出参数（变量）之间存在很强的因果关系，则可以直接使用深度学习进行反演。如果输入参数和输出参数之间存在弱相关性，则需要添加先验知识来提高输出参数的反演精度。应用分析结果表明我们的理论是可行的，并且可以辅助卫星传感器波段组合优化设计。该理论和判定条件的提出在地球物理参数反演史上具有里程碑意义，我把我提出的这个理论称为毛氏理论和判定条件。（通过20余年（2001-2024）的研究和梳理，总结形成理论及判定条件）。

视频讲座如下：基于能量平衡的地球物理参数人工智能反演范式理论及判定条件 - 今日头条

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