| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 创新点摘要 | 第8-11页 |
| 前言 | 第11-14页 |
| 第一章 地震反演方法 | 第14-27页 |
| ·波阻抗反演方法 | 第14-15页 |
| ·波阻抗反演的基本原理 | 第14-15页 |
| ·波阻抗反演的基本假设前提 | 第15页 |
| ·递推反演方法 | 第15-16页 |
| ·方法基本原理 | 第15-16页 |
| ·方法特点 | 第16页 |
| ·地震特征反演方法 | 第16-19页 |
| ·方法原理及处理流程 | 第16-18页 |
| ·关键处理环节 | 第18-19页 |
| ·应用及限制 | 第19页 |
| ·随机模拟地震反演方法 | 第19-23页 |
| ·随机模拟的原理与方法 | 第20-23页 |
| ·应用及限制 | 第23页 |
| ·约束稀疏脉冲反演方法 | 第23-27页 |
| ·方法基本原理 | 第23-24页 |
| ·处理关键环节 | 第24-26页 |
| ·应用及限制 | 第26-27页 |
| 第二章 聚类分析与聚类算法原理 | 第27-37页 |
| ·聚类与聚类算法类别 | 第27-28页 |
| ·聚类概念与聚类过程 | 第27-28页 |
| ·聚类算法的类别 | 第28页 |
| ·聚类算法 | 第28-37页 |
| ·层次聚类算法 | 第28-30页 |
| ·划分式聚类算法 | 第30-34页 |
| ·基于网格和密度的聚类算法 | 第34-35页 |
| ·其他聚类算法 | 第35-37页 |
| 第三章 密度敏感的半监督谱聚类 | 第37-45页 |
| ·谱聚类算法 | 第37-38页 |
| ·可获得的数据聚类先验信息 | 第38-42页 |
| ·成对限制先验信息 | 第38-39页 |
| ·空间一致性先验信息 | 第39-42页 |
| ·结合先验信息的谱聚类算法 | 第42-45页 |
| ·密度敏感的半监督谱聚类 | 第42-43页 |
| ·基准数据集 | 第43-45页 |
| 第四章 徐家围子深层火山岩岩石样品的聚类识别 | 第45-57页 |
| ·岩石物理双属性空间 | 第45-46页 |
| ·K-means 算法的改进及其稳定性 | 第46页 |
| ·改进的K-means 算法聚类效果分析 | 第46-50页 |
| ·密度敏感的半监督谱聚类算法聚类效果分析 | 第50-55页 |
| ·改进的K-means 算法与DS-SSC 算法对数据集的依赖性分析 | 第55-57页 |
| 结论 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 发表文章目录 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 详细摘要 | 第63-73页 |