基于半监督分类的二维地震数据全层位追踪方法
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基于半监督分类的二维地震数据全层位追踪方法
来源:北方有色网
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简介: 本发明公开了一种基于半监督分类的二维地震数据全层位追踪方法,包括如下步骤:步骤一、查找极值点进行波形拟合,并对种子点进行设定;步骤二、通过基于半监督分类算法的特征选择算法获得最优化特征参数,同时获得对应的聚类效果;步骤三、再用步骤一标示的种子点自动标示聚类团属于具体哪一个层位。本发明的积极效果是:通过将半监督分类引入到全层位追踪中,提高了追踪的精确性效果并且保证了效率;利用FSSCEM算法,对冗余特征进行了筛选,获得最优化特征参数。既能适应复杂地质环境又不需要人工干预,不需要像有监督分类一样需要标示大量训练样本,又通过少量种子点的预先设定,获得比聚类算法更高的分类精度和自动化程度。
本发明公开了一种基于半监督分类的二维地震数据全层位追踪方法,包括如下步骤:步骤一、查找极值点进行波形拟合,并对种子点进行设定;步骤二、通过基于半监督分类算法的特征选择算法获得最优化特征参数,同时获得对应的聚类效果;步骤三、再用步骤一标示的种子点自动标示聚类团属于具体哪一个层位。本发明的积极效果是:通过将半监督分类引入到全层位追踪中,提高了追踪的精确性效果并且保证了效率;利用FSSCEM算法,对冗余特征进行了筛选,获得最优化特征参数。既能适应复杂地质环境又不需要人工干预,不需要像有监督分类一样需要标示大量训练样本,又通过少量种子点的预先设定,获得比聚类算法更高的分类精度和自动化程度。
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标签:探矿技术
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