| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第1章 引言 | 第8-16页 |
| ·选题的依据及意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-13页 |
| ·地震属性的发展概述 | 第9-11页 |
| ·储层参数预测方法研究现状 | 第11页 |
| ·Isomap 降维算法的研究现状 | 第11-12页 |
| ·MDS 算法的研究现状 | 第12-13页 |
| ·小波神经网络的研究现状 | 第13页 |
| ·主要研究内容及技术路线 | 第13-15页 |
| ·研究的主要内容 | 第13-14页 |
| ·研究的技术路线 | 第14-15页 |
| ·论文的主要创新点 | 第15-16页 |
| 第2章 地震属性优化方法 | 第16-26页 |
| ·地震属性的概念 | 第16页 |
| ·地震属性分类 | 第16-17页 |
| ·地震属性参数的提取 | 第17-19页 |
| ·地震属性优化 | 第19-22页 |
| ·地震属性降维映射 | 第20页 |
| ·地震属性选择 | 第20-21页 |
| ·地震属性优化的基本程序 | 第21-22页 |
| ·地震属性数据的预处理 | 第22-23页 |
| ·地震属性与储层物性的关系 | 第23-25页 |
| ·地震属性标定 | 第23-24页 |
| ·储层参数与地震属性关系的建立 | 第24-25页 |
| ·小结 | 第25-26页 |
| 第3章 降维方法理论 | 第26-32页 |
| ·MDS 算法 | 第27-29页 |
| ·MDS 概述 | 第27-28页 |
| ·MDS 算法 | 第28-29页 |
| ·Isomap 算法原理 | 第29-32页 |
| 第4章 基于降维方法的 WNN 网络储层预测应用 | 第32-40页 |
| ·数据资料的收集与整理 | 第32页 |
| ·数据源 | 第32页 |
| ·数据的预处理 | 第32页 |
| ·地震属性数据的优化实验分析 | 第32-34页 |
| ·Isomap 的降维过程和结果 | 第32-33页 |
| ·MDS 的降维过程和结果 | 第33-34页 |
| ·孔隙度预测 | 第34-38页 |
| ·基于 ISOMAP 降维的 WNN 预测结果 | 第35-36页 |
| ·基于 MDS 降维的 WNN 预测结果 | 第36-37页 |
| ·基于降维之前属性的 WNN 预测结果 | 第37-38页 |
| ·Isomap 算法和 MDS 算法的降维结果比较分析 | 第38-40页 |
| 结论 | 第40-41页 |
| 致谢 | 第41-42页 |
| 参考文献 | 第42-44页 |