[0031]例如，可使用以下伪代码来执行过程940:
定义训练集合中的道的数目并设定随机游走排序通过训练集合中的道(当前)进行循环
对当前道进行插值至样本的最大数目NSmax计算当前道与每个典型道之间的相似性测量使用加权方案用当前道来更新典型道
权值是在当前道与典型道之间找到的相似性测量的函数(即，相似性越大，分配的权值越大)。随着训练继续，权值进一步被调整(即训练集合中的较早的道与较晚的道相比具有更大的权值)
循环结束
最终“被训练的”典型道是分类波形讨稈950
该方法然后可确定最终分类波形之中的显著性的顺序(950)。这可通过找到与所有其它分类波形聚合地最小相似的分类波形来实现。最常见地，这是从在过程920中找到的波形导出的最常见的波形，并且该波形被视为最显著。其次最显著分类波形是与最显著波形最小相似的波形。现在已识别到前两个显著波形，需要将分类波形的其余进行排序。使用聚类相似性指数来确定该排序。在文献中存在许多此类指数，但是推荐聚类分离指数(CSI)。例如，还可使用 Davies-Bouldin、Bezdek、Dunn、Xie-Ben1、Gath-Geva 等指数。
[0032]它被定义为聚类(或者在该情况下是波形)之中的最小距离与聚类之中的最大距离(即，前两个最显著波形之间的距离)的比。第三显著波形是当与前两个显著波形组合时产生最小CSI的那个。第四显著的是与前三个显著波形一起产生最小CSI的那个，依此类推。最终CSI值对比波形指数的图有助于解释显著性(图4中的示例)以及按照显著性的顺序对波形进行绘图(例如，如图6中所示)。
[0033]例如，可使用以下伪代码来执行过程950:
首先找到与所有其它分类波形最小相似的分类波形(波形I)
未设定波形I
在所有分类波形(参考)上循环
将用于该参考波形的聚合相似性测量设定为O 在所有其它分类波形(当前)上循环
计算参考波形与当前波形之间的相似性测量对该相似性测量进行聚合循环结束
如果尚未设定波形1，则波形I是该参考波形
找到的最小相似性测量是用于该参考波形的聚合测量否则，如果拥有该参考波形的聚合测量低于先前找到的，则波形I是该参考波形
找到的最高相似性测量是用于该参考道的聚合测量
循环结束
接下来找到与波形I最小相似的波形(波形2)
未设定波形2
在并非波形I的所有分类波形(参考)上循环计算用于该参考波形与波形I的相似性测量如果未设定波形2，则波形2是该参考波形
将最小相似性测量设定为计算的相似性测量否则，如果计算的相似性测量低于先前找到的最小相似性测量，则波形2是该参考波形
将最小相似性测量设定为计算的相似性测量
循环结束
使用聚类分离指数(CSI)对其余分类波形排序循环，直至所有其余分类波形已被分配下一个待分配波形未被设定在还待分配的所有分类波形(参考)上循环
计算用于与所有先前分配的波形组合的该参考波形的CSI如果下一个待分配波形未被设定，则下一个待分配波形是该参考波形将找到的最小CSI设定为使用该参考波形所计算的CSI否则，如果使用该参考波形所计算的CSI低于找到的最小CSI，
则
下一个待分配波形是该参考波形
将找到的最小CSI设定为使用该参考波形所计算的CSI
循环结束
将找到的下一个波形分配给排序列表
循环结束
讨稈960
方法然后可确定最终分类波形之中的相似性的顺序(960)。该排序列表中的结束波形是在上述过程950中找到的前两个显著波形。根据定义，存在两个最小相似分类波形。然后迭代地找到其余波形的排序。确定与尚未分配为该排序的波形聚合地最小相似的波形。然后确定列表中的插入位置。这通过找到两个波形(待插入波形与所述两个波形最相似)之间的指数而找到。该排序在所有分类波形已被分配时完成。按照相似性顺序对波形进行绘图有助于确定波形响应中的变化和层次(图5中的示例)。
[0034]例如，可使用以下伪代码来执行过程960:
顺序中的第一波形是在过程950中找到的波形I顺序中的最后的波形是在过程950中找到的波形2循环，直至所有其余波形已被分配并未设定候选波形通过所有未分配波形(参考)循环通过所有已分配波形(当前)循环
计算参考波形与当前波形之间的相似性测量对该相似性测量进行聚合循环结束
如果未设定候选波形，则候选波形是参考波形
最小相似性是用于参考波形的聚合相似性否则，如果用于参考波形的聚合测量小于最小相似性，则候选波形是参考波形
最小相似性是用于参考波形的聚合相似性未设定相邻波形之间的指数
通过已分配列表中的每对相邻波形(当前对)进行循环计算每对与候选波形之间的聚合相似性测量如果未设定指数，则指数在当前对之间
最大相似性是当前对与候选波形之间的聚合测量否则，如果用于候选波形的聚合测量大于最大相似性，则指数在当前对之间
最大相似性是当前对与候选波形之间的聚合测量
循环结束
将候选波形分配到已分配波形的指数位置上循环结束循环结束讨稈970和980
该方法然后可确定将在最终分类步骤中使用的分类波形的最佳数目(970)。该确定可基于调查根据选择分类波形的数目和基于显著性或相似性所呈现的颜色而生成的解决方案地图内的变化和细节(图7和8中的示例)。通过经由每个地震道进行循环、在指定窗口上提取其波形/然后将该波形与每个分类波形进行比较来计算解决方案地图。将与道波形最相似的分类波形的指数分配给该道位置。该指数由显著性排序或相似性排序内的分类波形的排序指数来确定(980)。然后可使用用于分类波形指数的颜色方案来显示该地图。还可使用与每个道波形样本相对应的适当分类指数来生成分类体。
[0035]例如，可使用以下伪代码来执行过程980:
在完整集合中的所有地震道(当前)上循环未设定分类指数在所有分类波形上循环
计算当前道波形与分类波形之间的相似性测量如果未设定指数，则
指数是用于分类波形的指数最大相似性是当前道波形与分类波形之间的测量否则，如果用于当前道波形的测量大于最大相似性，则指数是用于分类波形的指数最大相似性是当前道波形与分类波形之间的测量
循环结束向当前道分配指数循环结束
图10图示出从所有波形的子集之中选择最相似波形的方法1000的实施方式，其为图9中所示的过程920的示例。在该过程中，该方法在集合中的所有波形上循环(1010)，然后计算用于每个波形的当前道与参考道之间的相似性测量(1020)。然后，该方法可对相似性测量进行聚合(1030)，并且可将该相似性测量与当前最高相似性测量进行比较(1040)。然后，该方法可确定当前波形是否具有比当前最高相似性测量更高的相似性测量(1050)，并且如果当前波形的相似性测量并未高于当前最高相似性测量，则循环回至过程1010。如果当前波形相似性测量是最高的，则该方法将当前相似性测量设定为最高相似性测量
(1060)o
[0036]图11图示出将并非最相似波形的波形的其余子集分类的方法1000的实施方式，其为图9中所示的过程930的示例。在该过程中，该方法在集合中的其余波形上循环(1110)，并且计算用于每个波形的当前道与参考道之间的相似性测量(1120)。然后，该方法可对相似性测量进行聚合(1130)，并且可将该相似性测量与当前最低相似性测量进行比较(1140)。然后，该方法可确定当前波形是否具有比当前最低相似性测量更低的相似性测量(1150)，并且如果当前波形的相似性测量并未低于当前最低相似性测量，则循环回至过程IllOo如果当前波形相似性测量是最低的，则该方法将当前相似性测量设置成最低相似性测量(1160)。然后，该方法可通过(1170)确定是否每个波形已被迭代，并且如果并非所有波形已被迭代，则循环回至过程1110。如果所有波形均被迭代，则该方法将具有最低相似性的波形设定为第N个波形，将该波形从列表中移除，并找到下一个最小相似波形(1180)。
[0037]系统实施方式
图12A和