| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 缩略词表 | 第12-14页 |
| 主要符号表 | 第14-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-22页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第15-17页 |
| 1.1.1 波形分类技术 | 第16页 |
| 1.1.2 三维地震图像波形分类 | 第16-17页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第17-20页 |
| 1.3 本文的主要工作与贡献 | 第20-21页 |
| 1.4 论文章节安排 | 第21-22页 |
| 第二章 波形分类技术的相关原理 | 第22-39页 |
| 2.1 地震图像数据预处理 | 第22-28页 |
| 2.1.1 地震数据规则化 | 第22-25页 |
| 2.1.2 结构导向滤波 | 第25-28页 |
| 2.2 波形分类技术特征工程 | 第28-34页 |
| 2.2.1 数据清洗 | 第30页 |
| 2.2.2 特征提取 | 第30-32页 |
| 2.2.3 特征降维 | 第32-33页 |
| 2.2.4 特征选择 | 第33-34页 |
| 2.3 分类模型 | 第34-38页 |
| 2.3.1 有监督分类 | 第34-36页 |
| 2.3.2 无监督分类 | 第36-37页 |
| 2.3.3 迁移学习 | 第37-38页 |
| 2.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第三章 基于三维散射小波变换的地震图像波形分类特征工程 | 第39-55页 |
| 3.1 引言 | 第39页 |
| 3.2 现有波形分类技术中地震图像特征提取方法的缺陷和不足 | 第39-40页 |
| 3.3 三维散射小波变换基本原理 | 第40-45页 |
| 3.3.1 三维方向小波 | 第41页 |
| 3.3.2 获得平移不变性的非线性算子 | 第41-42页 |
| 3.3.3 三维空间窗函数 | 第42页 |
| 3.3.4 三维散射小波变换及三维散射卷积网络 | 第42-43页 |
| 3.3.5 三维散射小波变换特性分析 | 第43-45页 |
| 3.4 基于三维散射小波变换的三维地震图像特征工程 | 第45-47页 |
| 3.4.1 特征提取 | 第46页 |
| 3.4.2 特征降维及特征选择 | 第46-47页 |
| 3.5 算法实验效果 | 第47-54页 |
| 3.5.1 算法在F3工区中的实验效果 | 第47-49页 |
| 3.5.2 算法在AY工区中的实验效果 | 第49-54页 |
| 3.6 本章小结 | 第54-55页 |
| 第四章 基于迁移学习的三维地震图像波形分类技术 | 第55-68页 |
| 4.1 引言 | 第55-57页 |
| 4.2 改进型领域适配支持向量机 | 第57-63页 |
| 4.2.1 领域适配 | 第57-58页 |
| 4.2.2 领域适配支持向量机 | 第58-62页 |
| 4.2.3 改进型领域适配支持向量机 | 第62-63页 |
| 4.3 基于迁移学习的三维地震图像波形分类技术 | 第63-64页 |
| 4.4 算法在地震图像波形分类任务中的实验及结果 | 第64-65页 |
| 4.5 本章小结 | 第65-68页 |
| 第五章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 5.1 工作总结 | 第68-69页 |
| 5.2 工作展望 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第75页 |
