多维地震信号反射模式分析方法研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第19-35页 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 | 第19-20页 |
| 1.2 国内外研究历史与现状 | 第20-33页 |
| 1.2.1 地震信号特征 | 第21-25页 |
| 1.2.2 地震信号反射模式分析方法 | 第25-33页 |
| 1.3 主要贡献与创新 | 第33-34页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第34-35页 |
| 第二章 叠前地震反射模式分析 | 第35-50页 |
| 2.1 引言 | 第35-36页 |
| 2.2 叠前地震信号分析的优势 | 第36-38页 |
| 2.3 基于二维Gabor特征的叠前反射模式分析 | 第38-44页 |
| 2.3.1 Gabor特征提取 | 第40-41页 |
| 2.3.2 无监督分析 | 第41-43页 |
| 2.3.3 有监督分析 | 第43-44页 |
| 2.4 实际地震资料应用 | 第44-48页 |
| 2.4.1 宽方位数据 | 第44-47页 |
| 2.4.2 CRP道集 | 第47-48页 |
| 2.5 本章小结 | 第48-50页 |
| 第三章 基于叠前纹理的反射模式分析方法 | 第50-66页 |
| 3.1 引言 | 第50-51页 |
| 3.2 叠前纹理提取方法 | 第51-55页 |
| 3.2.1 叠前纹理元素 | 第51-52页 |
| 3.2.2 构建灰度共生矩阵 | 第52-55页 |
| 3.2.3 纹理属性 | 第55页 |
| 3.3 基于叠前纹理的反射模式分析方法 | 第55-56页 |
| 3.4 合成数据分析 | 第56-60页 |
| 3.5 实际地震资料应用 | 第60-64页 |
| 3.6 本章小结 | 第64-66页 |
| 第四章 自适应相位的波形分类算法 | 第66-81页 |
| 4.1 引言 | 第66-67页 |
| 4.2 自适应相位的K-means算法 | 第67-71页 |
| 4.2.1 K-means算法 | 第67-68页 |
| 4.2.2 自适应相位的距离 | 第68-69页 |
| 4.2.3 自适应相位的K-means算法 | 第69-71页 |
| 4.3 叠前数据分析方法 | 第71-72页 |
| 4.4 合成数据分析 | 第72-74页 |
| 4.5 物理模型数据测试 | 第74-78页 |
| 4.6 本章小结 | 第78-81页 |
| 第五章 基于动态子窗口匹配的分类方法 | 第81-96页 |
| 5.1 引言 | 第81-82页 |
| 5.2 DSWM距离 | 第82-86页 |
| 5.2.1 算法原理 | 第82-84页 |
| 5.2.2 子窗口大小选择 | 第84-85页 |
| 5.2.3 优化算法 | 第85-86页 |
| 5.3 基于DSWM距离的波形分类算法 | 第86-87页 |
| 5.4 合成数据分析 | 第87-89页 |
| 5.5 实际地震资料应用 | 第89-94页 |
| 5.6 本章小结 | 第94-96页 |
| 第六章 基于地层邻域信息的分类算法 | 第96-118页 |
| 6.1 引言 | 第96页 |
| 6.2 多波形分类 | 第96-101页 |
| 6.2.1 多窗口提取多波形 | 第97-99页 |
| 6.2.2 多线性学习算法降维 | 第99-101页 |
| 6.3 空间约束的FCM算法 | 第101-103页 |
| 6.3.1 FCM算法 | 第101-102页 |
| 6.3.2 空间约束的FCM算法 | 第102-103页 |
| 6.4 合成数据分析 | 第103-108页 |
| 6.4.1 多波形分类方法 | 第103-106页 |
| 6.4.2 正则化的FCM方法 | 第106-108页 |
| 6.5 实际地震资料应用 | 第108-115页 |
| 6.5.1 叠后数据 | 第108-113页 |
| 6.5.2 叠前数据 | 第113-115页 |
| 6.6 两种算法对比分析 | 第115-117页 |
| 6.7 本章小结 | 第117-118页 |
| 第七章 全文总结与展望 | 第118-121页 |
| 7.1 全文总结 | 第118-119页 |
| 7.2 后续工作展望 | 第119-121页 |
| 致谢 | 第121-122页 |
| 参考文献 | 第122-135页 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 | 第135-136页 |
