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三维体波形分类方法研究

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三维体波形分类方法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-13页
简略字表第13-14页
第一章 绪论第14-20页
  1.1 研究背景及意义第14-16页
    1.1.1 波形分类技术第14-15页
    1.1.2 三维体波形分类第15-16页
  1.2 国内外研究现状第16-18页
  1.3 本文的主要工作与创新点第18页
  1.4 论文结构及内容安排第18-20页
第二章 三维体波形分类技术的相关原理第20-34页
  2.1 三维体波形分类的去噪预处理第20-23页
    2.1.1 各向异性扩散模型第21页
    2.1.2 基于扩散张量的各向异性模型第21-22页
    2.1.3 结构导向滤波法第22-23页
  2.2 波形分类技术中的特征降维第23-27页
    2.2.1 线性特征降维第24-25页
    2.2.2 非线性特征降维第25-27页
  2.3 波形之间相似性度量方法第27-29页
  2.4 基于DTW的质心更新算法第29-30页
  2.5 聚类算法第30-33页
    2.5.1 基于划分的聚类算法第31页
    2.5.2 自组织映射第31-33页
  2.6 本章小结第33-34页
第三章 基于固有特征分析的三维体波形分类方法第34-54页
  3.1 引言第34页
  3.2 固有特征分析第34-39页
    3.2.1 固有特征分析原理第35-37页
    3.2.2 固有特征分析算法第37-39页
  3.3 自组织神经网络第39-41页
    3.3.1 Kohonen SOM第39页
    3.3.2 SOM可视化第39-41页
    3.3.3 SOM聚类第41页
  3.4 IFA-SOM三维体波形分类方法第41-42页
  3.5 算法测试第42-53页
    3.5.1 合成地震数据的测试第42-45页
    3.5.2 F3工区的测试第45-51页
    3.5.3 HBC工区的测试第51-53页
  3.6 本章小结第53-54页
第四章 基于DTW的三维体波形分类方法第54-69页
  4.1 引言第54页
  4.2 相似性度量对波形分类的影响第54-56页
  4.3 DTW距离第56页
  4.4 基于DTW距离的聚类算法第56-61页
    4.4.1 初始簇中心的选取第57-59页
    4.4.2 簇中心的更新第59-61页
    4.4.3 基于DTW聚类的具体步骤第61页
  4.5 算法测试第61-67页
    4.5.1 合成地震数据的测试第61-63页
    4.5.2 F3工区的测试第63-66页
    4.5.3 HBC工区的测试第66-67页
  4.6 本章小结第67-69页
第五章 总结与展望第69-71页
  5.1 工作总结第69-70页
  5.2 工作展望第70-71页
致谢第71-72页
参考文献第72-76页
个人简历第76-77页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第77-78页

本篇论文共78页,点击这进入下载页面
 
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