半监督学习在沉积相预测中的应用方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 前言 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 研究区概况 | 第12-16页 |
| 1.2.1 区域位置 | 第12-13页 |
| 1.2.2 地质层位特征 | 第13-14页 |
| 1.2.3 区域构造演化 | 第14-15页 |
| 1.2.4 沉积演化 | 第15-16页 |
| 1.3 研究思路 | 第16-17页 |
| 1.4 研究内容 | 第17-19页 |
| 2 半监督学习方法研究现状 | 第19-29页 |
| 2.1 半监督学习发展现状 | 第19-25页 |
| 2.1.1 半监督学习简介 | 第19-23页 |
| 2.1.2 未标记样本的利用 | 第23-25页 |
| 2.2 半监督学习方法应用现状 | 第25-28页 |
| 2.3 本章小结 | 第28-29页 |
| 3 半监督分类方法理论 | 第29-44页 |
| 3.1 半监督FCM方法 | 第29-32页 |
| 3.1.1 传统加权FCM算法 | 第29-30页 |
| 3.1.2 半监督FCM方法 | 第30-32页 |
| 3.2 半监督KNN方法 | 第32-39页 |
| 3.2.1 传统KNN算法 | 第32-34页 |
| 3.2.2 半监督KNN算法 | 第34-39页 |
| 3.3 基于图的半监督方法 | 第39-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 4 数据预处理 | 第44-50页 |
| 4.1 测井数据处理 | 第44-47页 |
| 4.1.1 井点沉积相的确定 | 第44-46页 |
| 4.1.2 引入水平井资料 | 第46-47页 |
| 4.2 地震属性数据处理 | 第47-49页 |
| 4.3 数据标准化及异常值处理 | 第49-50页 |
| 4.3.1 数据标准化 | 第49页 |
| 4.3.2 异常值处理 | 第49-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50页 |
| 5 预测结果分析 | 第50-59页 |
| 5.1 工区概况 | 第50-51页 |
| 5.2 地震属性与沉积相之间的关系分析 | 第51-53页 |
| 5.3 沉积相分析方法 | 第53-58页 |
| 5.3.1 半监督方法参数选取 | 第53-55页 |
| 5.3.2 沉积相结果分析 | 第55-58页 |
| 5.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 6 结论与认识 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-69页 |
| 附录 | 第69页 |
