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目录
第1章绪论
1.1 选题目的和意义
1.2 国内外研究现状
1.3 研究内容及技术路线
第2章叠前地震波形分类原理分析
2.1 地震数据切片技术
2.1.1 切片的分类
2.1.2 三种切片的对比
2.2 叠前地震数据降维和特征提取
2.2.1 主成分分析
2.2.2 自编码器
2.2.3 特征选择
2.3 模式识别算法
2.3.1 有监督分类
2.3.2 无监督分类
2.3.3 半监督分类
第3章基于卷积神经网络的无监督叠前地震波形分类方法
3.1 深度神经网络
3.1.1 多层前馈神经网络
3.1.2 反向传播算法
3.2 卷积神经网络
3.2.1 卷积
3.2.2 池化
3.2.3 激活函数
3.3 网络模型训练技巧
3.3.1 数据预处理
3.3.2 模型参数初始化
3.4 基于卷积神经网络的叠前地震波形特征提取
3.4.1 深度卷积自编码器
3.4.2 数据预处理和建模
3.4.3 无监督特征学习
3.5 基于凝聚层次聚类的叠前地震波形分类方法
3.5.1 K均值聚类
3.5.2 凝聚层次聚类
3.5.3 两种聚类算法对比
第4章算法总体描述及应用
4.1 算法总体描述
4.2 地震物理模型应用
4.2.1 模型介绍
4.2.2 模型应用
4.3 实际工区应用
4.3.1 工区介绍
4.3.2 工区应用
第5章结论
参考文献
致谢