【模式识别及其在储层预测中的应用】郭明珠.pdf

目录前言第一章模式识别基本理论和方法 S1Bayes决策的基本原理和方法 1模式识别的特征选择与提取第二章工作区的地质概况及油气藏地震反射特征综述12 52马厂区地质概况马厂区油气藏地震反射特征.第三章特征提取与选择3单元划分及训练区的选择 3特征提取与选择第四章用模式识别方法进行模型试算 *27 S4合成地震记录的制作及模型分析单元的选择27 4模型试算第五章分类结果与分析

模式识别在地震勘探中的应用分下列四个阶段.,资料采集,即地震勘探野外数据的采集:模式识别要求地震勘探的野外采集至少要三条二准测线以上或三维观测 2.资料处理,除地震资料常规处理外,还要对资料进行精细处理,主要包括真振福恢复区域动平衡、频率补偿和归一化等:3:特征提取和选择,特征提取与选择是模式识别成功与否的关键,首先根据经验分析各种特征的育效性,并从中选出有代表性的特征,用数学方法把这些特征定量化:经特征选择后,提出有效特征.4.分类识别。

第一章模式识别的基本理论和方法在违质科学中,应用模式识别方法对矿芷进行分类的方去很多,比较常有的有有监终的尔奖方店Fish准则和Bayes准购,无监督的分类方去有系流聚意分所法,K均值法,Isodata法,在实际工作中本次所选资料是在有已知区的地区进行,因此采用了有监督识别方法中的Bayes逐步判别法:1Bayes决策的基本原理和方法.基本思想 Bayes逐步判别分析是判别多类样品的所属类别的一种统计方法,根据样品观测得到的多项指标,对所研究对象的某些特征,用数学方法组合起来形成综合指标,从而利用这个综合指标对研究的对象进变量中挑选出对于区分各类最优的那些变量。