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地震波属性可靠性研究
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地震波属性可靠性研究
论文目录
 
第一章 绪论第12-16 页
　　· 地震波属性技术的发展概况第12-13 页
　　· 地震波属性的传统分类第13 页
　　· 利用地震波属性预测储层第13-15 页
　　· 小结第15-16 页
第二章 地震波属性的提取第16-25 页
　　· 地震资料分辨率潜力机理研究第16-18 页
　　　　· 地震资料横向分辨率的机理第16-17 页
　　　　· 地震资料纵向分辨率的机理第17-18 页
　　· 地震波属性的提取第18-24 页
　　　　· Hilbert变换第18-20 页
　　　　· 三瞬参数的提取第20-22 页
　　　　· 地震波属性的提取第22-24 页
　　· 小结第24-25 页
第三章 地震波属性稳定性讨论第25-35 页
　　· 地震波属性的优选第25-27 页
　　　　· 属性提取时时窗的选取第25 页
　　　　· 地震波属性预处理第25-26 页
　　　　· 属性的优选问题第26-27 页
　　· 地震波属性时频域分析第27-30 页
　　· 地震波属性稳定性讨论第30-34 页
　　　　· 入射波性质对稳定性的影响第30-31 页
　　　　· 岩性对地震波属性稳定性的影响第31-32 页
　　　　· 地震波属性置信区间分析第32-34 页
　　· 小结第34-35 页
第四章 属性参数的分类第35-48 页
　　· 特征提取和特征选择第35 页
　　· K-L变换第35-37 页
　　· 聚类分析的概述第37-41 页
　　　　· 模式相似性测度第37-38 页
　　　　· 类的定义与类间距第38-39 页
　　　　· 聚类准则函数第39-41 页
　　· 聚类的算法第41-46 页
　　　　· 基于最邻近规则的试探法第41-42 页
　　　　· 层次聚类算法第42 页
　　　　· 动态聚类算法第42-43 页
　　　　· ISODATA算法第43-46 页
　　· 属性参数分类第46-47 页
　　· 小结第47-48 页
第五章 神经网络薄互层储层综合预测第48-62 页
　　· 神经网络的基本原理第48-49 页
　　· 误差反向传播BP算法第49-54 页
　　　　· BP学习算法第49-51 页
　　　　· BP算法的数学原理第51-52 页
　　　　· BP网络的设计考虑第52-53 页
　　　　· BP算法的改进第53-54 页
　　· 基本遗传算法第54-59 页
　　　　· 遗传算法基本理论第54-56 页
　　　　· 遗传算法参数和误差讨论第56-59 页
　　· GA+BP遗传神经网络第59-61 页
　　· 小结第61-62 页
第六章 实际资料处理第62-69 页
结论和建议第69-70 页
致谢第70-71 页
附录第71-81 页
参考文献第81-82页

本篇论文共82页，点击这进入下载页面。
 
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