简介： 本发明提供了一种基于SOM的半监督全局优化地震相定量分析方法，属于地震勘探领域。本发明首先从叠前数据出发，进行叠前纹理特征的分析和提取，避免了叠加操作对数据中微小信息的模糊，更能表征实际的地质情况；同时，解决了少量的标签信息无法有效利用的问题，将标签信息添加到学习器的学习过程中，能使获得结果更符合实际情况；再者，通过进行引入人工蜂群算法，实现了SOM输出层的最优化聚类，使输出层神经元与地震相的映射关系更加合理；本发明在进行地震相划分的同时，可进行确定性指标的计算，为开发人员制定决策提供了更精确、更合理的结果判断依据。