| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 引言 | 第10-16页 |
| 1.1 选题依据及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 支持向量机与近似支持向量机理论的研究与进展 | 第12-13页 |
| 1.2.2 地震属性及AVO技术的相关研究进展 | 第13-14页 |
| 1.3 研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 研究成果及认识 | 第15-16页 |
| 第2章 近似支持向量机分类原理 | 第16-32页 |
| 2.1 统计学习理论与支持向量机 | 第16-26页 |
| 2.1.1 统计学习理论 | 第16-19页 |
| 2.1.2 分类问题与训练集的构成 | 第19-20页 |
| 2.1.3 线性分类方法 | 第20-22页 |
| 2.1.4 支持向量机分类 | 第22-23页 |
| 2.1.5 核函数理论及非线性划分 | 第23-26页 |
| 2.2 近似支持向量机 | 第26-32页 |
| 2.2.1 近似支持向量机原理 | 第26-30页 |
| 2.2.2 近似支持向量机多类分类 | 第30-32页 |
| 第3章 近似支持向量机分类功能的验证与分析 | 第32-42页 |
| 3.1 利用理论数据验证各项分类功能 | 第32-35页 |
| 3.1.1 线性与非线性分类 | 第32-34页 |
| 3.1.2 多属性分类 | 第34页 |
| 3.1.3 多类分类 | 第34-35页 |
| 3.2 基于近似支持向量机的分类方法在流体识别方面的应用 | 第35-39页 |
| 3.2.1 训练集与划分方式的选择 | 第35-36页 |
| 3.2.2 基于近似支持向量机的气水划分 | 第36-39页 |
| 3.3 基于近似支持向量机的分类方法在岩性预测方面的应用 | 第39-42页 |
| 3.3.1 二属性与多属性判别对比分析 | 第39-40页 |
| 3.3.2 同一口井中未知区域的岩性预测 | 第40页 |
| 3.3.3 同区域中不同井之间的岩性判别 | 第40-41页 |
| 3.3.4 跨区域井的岩性判别 | 第41-42页 |
| 第4章 基于近似支持向量机的属性分析方法 | 第42-49页 |
| 4.1 地震属性 | 第42-43页 |
| 4.2 基于类可分性度量的属性优选方法 | 第43-46页 |
| 4.2.1 类的可分性度量 | 第43-44页 |
| 4.2.2 基于类可分性度量的属性优选方法 | 第44-46页 |
| 4.3 基于近似支持向量机的属性方法预测含油储层分布 | 第46-49页 |
| 4.3.1 数据简介及预测方法 | 第46-47页 |
| 4.3.2 近似支持向量机判别及结果分析 | 第47-49页 |
| 第5章 基于近似支持向量机的AVO判别 | 第49-57页 |
| 5.1 AVO基础理论 | 第49-50页 |
| 5.2 基于近似支持向量机的AVO判别 | 第50-57页 |
| 5.2.1 基于近似支持向量机的AVO判别原理 | 第50-53页 |
| 5.2.2 四类含气砂岩的判别实例 | 第53-57页 |
| 结论与认识 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 攻读学位期间取得学术成果 | 第63页 |
