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用概率型神经网络法在叠前偏移道集中作自动同相轴拾取

Gregory A.Clark  Michael E.Glinsky  K.R.Sandhya Devi  James H.Robinson  Peter K.Z.Cheng  Gary E.Ford  赵群  
【摘要】:我们描述在叠前偏移道集中自动拾取地震同相轴的算法。该方法运用监督学习和统计分类算法以及先进的信号/图象处理算法。为了象素分类,我们用解释专家人工拾取的同相轴时间和炮检距(地面实际信息)训练概率型神经网络(PNN)。成功的关键在于运用捕获测量信号重要特点的有效特征。在分析中,我们采用了在象素的局部邻域求出的各种特征。特征选择算法用来确保我们采用使类别有最大可分性的唯一特征。该项工作的创新在于:(1)用的是叠前偏移道集而不是叠加数据;(2)用二维统计和子波特征;(3)用PNN进行分类。

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