| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1．1 选题的目的和意义 | 第9页 |
| 1．2 粘弹性介质中波动理论的研究进展与现状 | 第9-10页 |
| 1．3 地震成像技术的研究进展和现状 | 第10-13页 |
| 1．4 速度参数反演方法研究进展和现状 | 第13-14页 |
| 1．5 本文的主要研究内容 | 第14-16页 |
| 第二章 粘弹性介质中的地震波 | 第16-48页 |
| 2．1 引言 | 第16-19页 |
| 2．2 粘弹性介质中地震波的衰减和频散特性 | 第19-22页 |
| 2．3 Stokes粘弹性波动方程正演 | 第22-26页 |
| 2．3．1 Stokes粘弹性波动方程正演算法 | 第23-25页 |
| 2．3．2 数值模拟 | 第25-26页 |
| 2．4 Stokes粘弹性波动方程偏移 | 第26-42页 |
| 2．4．1 Stokes粘弹性波动方程偏移基本算法 | 第27-31页 |
| 2．4．2 适用于纵、横向速度变化的Stokes粘弹性波动方程叠后偏移算法 | 第31-34页 |
| 2．4．3 Stokes粘弹性波动方程叠前深度偏移算法 | 第34-37页 |
| 2．4．4 数值模拟 | 第37-42页 |
| 2．5 线性粘弹性波动方程偏移 | 第42-46页 |
| 2．6 小结 | 第46-48页 |
| 第三章 速度模型的建立方法 | 第48-77页 |
| 3．1 引言 | 第48-49页 |
| 3．2 对人工神经网络BP学习算法的改进 | 第49-62页 |
| 3．2．1 人工神经网络技术概述 | 第49-51页 |
| 3．2．2 BP神经网络基本算法 | 第51-57页 |
| 3．2．3 对BP算法的改进 | 第57-62页 |
| 3．3 基于人工神经网络技术的速度分析方法 | 第62-72页 |
| 3．3．1 用神经网络提取速度参数的问题描述 | 第63页 |
| 3．3．2 基于神经网络技术的叠前域速度分析方法 | 第63-71页 |
| 3．3．3 基于神经网络技术的偏移后域速度分析方法 | 第71-72页 |
| 3．4 偏移速度分析方法 | 第72-75页 |
| 3．5 小结 | 第75-77页 |
| 第四章 复杂构造成像技术的实现 | 第77-95页 |
| 4．1 引言 | 第77-80页 |
| 4．2 复杂构造成像的实现方案 | 第80-88页 |
| 4．2．1 多学科、多种方法综合应用的复杂构造成像原则 | 第80-82页 |
| 4．2．2 已知先验信息地区的复杂构造成像方案 | 第82-84页 |
| 4．2．3 未知先验信息地区的复杂构造成像方案 | 第84-86页 |
| 4．2．4 复杂构造成像实例 | 第86-88页 |
| 4．3 复杂构造成像过程的Agent实现技术 | 第88-94页 |
| 4．3．1 Agent概述 | 第89-90页 |
| 4．3．2 基于Agent的分布式计算模型 | 第90-91页 |
| 4．3．3 基于Agent技术的复杂构造成像过程实现 | 第91-94页 |
| 4．4 小结 | 第94-95页 |
| 第五章 结论与展望 | 第95-97页 |
| 参考文献 | 第97-104页 |
| 攻读博士期间发表的论文及参加科研情况 | 第104-105页 |
| 致谢 | 第105页 |
