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地震图像的纹理特征提取及分类

摘要第1-6页
Abstract第6-9页
第一章 绪论第9-12页
   ·选题依据及意义第9-10页
   ·国内外研究现状第10-11页
   ·主要研究内容及思路第11-12页
第2章 纹理特征的提取第12-31页
   ·概述第12页
   ·灰度共生矩阵法第12-14页
   ·自相关函数法第14-15页
   ·小波变换法第15-19页
     ·小波变换的基本原理第15-17页
     ·小波特征的提取第17-19页
   ·实验效果第19-30页
     ·选择图像第19页
     ·计算特征值第19-30页
   ·本章小结第30-31页
第3章 地震图像的纹理分析在靖边气田中的应用第31-42页
   ·工区基本概况第31-34页
   ·靖边气田地震图像的纹理特征第34-42页
第4章 基于支持向量机的储层预测第42-53页
   ·支持向量机概述第42-44页
   ·分类支持向量机第44-50页
     ·线性支持向量分类机第44-46页
     ·非线性支持向量分类机第46-48页
     ·线性不可分向线性可分的转化——核函数第48-50页
   ·马五_4 层段储层综合预测第50-53页
结论第53-54页
致谢第54-55页
参考文献第55-59页
附录第59-60页

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