| 1、 绪论 | 第1-13页 |
| 1、1 选题的意义 | 第7-8页 |
| 1、2 混沌及在地震油储信息检测中应用的研究现状 | 第8-10页 |
| 1、3 主要研究内容及技术路线 | 第10-11页 |
| 1、3、1 研究内容 | 第10页 |
| 1、3、2 研究思路及技术路线 | 第10-11页 |
| 1、4 技术难点及主要成果 | 第11-13页 |
| 1、4、1 技术难点 | 第11-12页 |
| 1、4、2 主要成果 | 第12-13页 |
| 2、 混沌动力学系统理论基础 | 第13-39页 |
| 2、1 动力学系统 | 第13-16页 |
| 2、1、1 系统的分类 | 第13-14页 |
| 2、1、2 离散非线性动力学系统的数学基础 | 第14-16页 |
| 2、2 向量空间和矩阵的范数 | 第16-18页 |
| 2、2、1 向量空间的度量 | 第16-17页 |
| 2、2、2 矩阵的范数 | 第17-18页 |
| 2、3 最优化算法基础 | 第18-23页 |
| 2、3、1 梯度（下降）法 | 第19页 |
| 2、3、2 牛顿法 | 第19-20页 |
| 2、3、3 共轭梯度法 | 第20-21页 |
| 2、3、4 高斯-牛顿最小二乘法 | 第21-22页 |
| 2、3、5 改进的高斯-牛顿最小二乘法 | 第22-23页 |
| 2、4 稳定性 | 第23-25页 |
| 2、5 相空间和轨道 | 第25-28页 |
| 2、5、1 相空间 | 第25页 |
| 2、5、2 不动点和几种轨道的定义 | 第25-26页 |
| 2、5、3 稳定和超稳定周期轨道 | 第26-28页 |
| 2、6 Li-York定理 | 第28-31页 |
| 2、6、1 Sarkovskii定理 | 第28-29页 |
| 2、6、2 Li-York定理 | 第29-31页 |
| 2、7 混沌的特征和识别方法 | 第31-32页 |
| 2、7、1 混沌的特征 | 第31页 |
| 2、7、2 混沌的识别 | 第31-32页 |
| 2、8 OGY混沌控制方法 | 第32-38页 |
| 本章小结 | 第38-39页 |
| 3、 Logistic方程的混沌演化规律 | 第39-51页 |
| 3、1 分岔图 | 第39-40页 |
| 3、2 分岔图的标度性和自相似性 | 第40-43页 |
| 3、3 Lyaponuv指数 | 第43-46页 |
| 3、4 控制参量对系统演化的作用 | 第46-48页 |
| 3、5 初值敏感性数值模拟 | 第48-49页 |
| 3、6 其它几种非线性系统的混沌特性测试 | 第49-50页 |
| 本章小结 | 第50-51页 |
| 4、 地震信号非线性属性研究方法 | 第51-71页 |
| 4、1 地震信号响应特征 | 第51-54页 |
| 4、2 地震信号的关联维数和LYAPUNOV指数属性确定方法 | 第54-64页 |
| 4、2、1 非线性时间序列和线性信号处理分析方法比较 | 第54页 |
| 4、2、2 地震信号混沌特性的简单判别方法 | 第54-56页 |
| 4、2、3 重构相空间 | 第56-58页 |
| 4、2、4 地震信号关联维数特征信息计算方法 | 第58-60页 |
| 4、2、5 地震信号Lyapunov指数特征信息计算方法 | 第60-64页 |
| 4、3 突变理论地震信号特征信息提取 | 第64-69页 |
| 4、3、1 突变理论基本概念 | 第64-65页 |
| 4、3、2 突变理论的研究方法 | 第65-67页 |
| 4、3、3 用突变理论进行地震信号油储特征信息提取方法 | 第67-69页 |
| 本章小结 | 第69-71页 |
| 5、 地震道波阻抗反演的混沌控制优化方法 | 第71-87页 |
| 5、1 广义地震道反演方法及隐含的混沌特性 | 第72-77页 |
| 5、1、1 广义地震道反演方法 | 第72-74页 |
| 5、1、2 地震道反演动力系统中的混沌 | 第74-77页 |
| 5、2 混沌控制地震道反演方法 | 第77-81页 |
| 5、2、1 基于OGY混沌控制思想的地震道反演 | 第77-80页 |
| 5、2、2 混沌扰动的地震道反演优化策略研究 | 第80-81页 |
| 5、3 Lyapunov指数混沌控制波阻抗反演 | 第81-84页 |
| 5、3、1 研究思路 | 第81-82页 |
| 5、3、2 高维动力系统的Lyapunov指数计算方法 | 第82-84页 |
| 5、3、3 Lyapunov指数混沌控制波阻抗反演 | 第84页 |
| 本章小结 | 第84-87页 |
| 6、 混沌神经网络地震多属性油储特征智能判别 | 第87-100页 |
| 6、1 Kohonen自组织神经网络及仿真计算 | 第87-91页 |
| 6、1、1 Kohonen自组织人工神经网络方法原理 | 第87-89页 |
| 6、1、2 自组织神经网络地震信号油储特征信息智能判别 | 第89-91页 |
| 6、2 BP神经网络算法基础 | 第91-95页 |
| 6、3 混沌神经网络优化方法 | 第95-98页 |
| 6、3、1 基于混沌特性的优化方法 | 第95-97页 |
| 6、3、2 混沌优化方法用于BP网络权值初始化 | 第97-98页 |
| 6、3、3 混沌优化BP神经网络地震信号储／油特征信息智能判别 | 第98页 |
| 本章小结 | 第98-100页 |
| 7、 应用实例 | 第100-108页 |
| 7、1 地质、地震资料概况及层位标定 | 第100-101页 |
| 7、2 应用效果分析 | 第101-107页 |
| 7、2、1 非线性地震属性储油信息表征效果 | 第101-103页 |
| 7、2、2 地震道Lyapunov指数混沌控制波阻抗反演效果分析 | 第103-105页 |
| 7、2、3 神经网络非线性地震多属性储油信息智能判别 | 第105-107页 |
| 本章小结 | 第107-108页 |
| 8、 结论和认识 | 第108-110页 |
| 致谢 | 第110-111页 |
| 博士学习期间发表文章及参加项目情况 | 第111-112页 |
| 参考文献 | 第112-116页 |
