半监督学习在沉积相预测中的应用方法研究

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半监督学习在沉积相预测中的应用方法研究

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半监督学习在沉积相预测中的应用方法研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-11页
1 前言	第11-19页
1.1 研究背景及意义	第11-12页
1.2 研究区概况	第12-16页
1.2.1 区域位置	第12-13页
1.2.2 地质层位特征	第13-14页
1.2.3 区域构造演化	第14-15页
1.2.4 沉积演化	第15-16页
1.3 研究思路	第16-17页
1.4 研究内容	第17-19页
2 半监督学习方法研究现状	第19-29页
2.1 半监督学习发展现状	第19-25页
2.1.1 半监督学习简介	第19-23页
2.1.2 未标记样本的利用	第23-25页
2.2 半监督学习方法应用现状	第25-28页
2.3 本章小结	第28-29页
3 半监督分类方法理论	第29-44页
3.1 半监督FCM方法	第29-32页
3.1.1 传统加权FCM算法	第29-30页
3.1.2 半监督FCM方法	第30-32页
3.2 半监督KNN方法	第32-39页
3.2.1 传统KNN算法	第32-34页
3.2.2 半监督KNN算法	第34-39页
3.3 基于图的半监督方法	第39-43页
3.4 本章小结	第43-44页
4 数据预处理	第44-50页
4.1 测井数据处理	第44-47页
4.1.1 井点沉积相的确定	第44-46页
4.1.2 引入水平井资料	第46-47页
4.2 地震属性数据处理	第47-49页
4.3 数据标准化及异常值处理	第49-50页
4.3.1 数据标准化	第49页
4.3.2 异常值处理	第49-50页
4.4 本章小结	第50页
5 预测结果分析	第50-59页
5.1 工区概况	第50-51页
5.2 地震属性与沉积相之间的关系分析	第51-53页
5.3 沉积相分析方法	第53-58页
5.3.1 半监督方法参数选取	第53-55页
5.3.2 沉积相结果分析	第55-58页
5.4 本章小结	第58-59页
6 结论与认识	第59-61页
致谢	第61-62页
参考文献	第62-69页
附录	第69页

本篇论文共69页，点击这进入下载页面。

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