一种三维地震信号中的有监督波形分类方法技术资料下载

技术编号:6175789

提示:您尚未登录,请点 登 陆 后下载,如果您还没有账户请点 注 册 ,登陆完成后,请刷新本页查看技术详细信息。

本发明的三维地震信号中的有监督波形分类方法,蛀牙包括步骤数据预处理、特征选择和分类标识。有益效果在于本发明以三维地震信号资料及测井数据信息为基础,通过遗传算法对提取的属性特征进行优化,利用SVM分类算法,将所分析的三维地震目的层段数据进行波形分类划分,识别不同的地震相,进而为后续地震资料解释提供可靠地支持,提高对岩性预测、砂体预测、裂缝性油气藏预测及隐蔽性油气藏预测等的可靠性。相对于仅用SVM设计分类器相比,加入了遗传算法进行特征选择,降低了SVM分类器的...
注意:该技术已申请专利,请尊重研发人员的辛勤研发付出,在未取得专利权人授权前,仅供技术研究参考不得用于商业用途。
该专利适合技术人员进行技术研发参考以及查看自身技术是否侵权,增加技术思路,做技术知识储备,不适合论文引用。

详细技术文档下载地址↓↓

提示:您尚未登录,请点 登 陆 后下载,如果您还没有账户请点 注 册 ,登陆完成后,请刷新本页查看技术详细信息。
该分类下的技术专家--如需求助专家,请联系客服
  • 邢老师:1.机械设计及理论 2.生物医学材料及器械 3.声发射检测技术。
  • 王老师:1.数字信号处理 2.传感器技术及应用 3.机电一体化产品开发 4.机械工程测试技术 5.逆向工程技术研究
  • 王老师:1.机器人 2.嵌入式控制系统开发
  • 张老师:1.机械设计的应力分析、强度校核的计算机仿真 2.生物反应器研制 3.生物力学
  • 赵老师:检测与控制技术、机器人技术、机电一体化技术
  • 赵老师:1.智能控制理论及应用 2.机器人控制技术 3.新能源控制技术与应用
  • 张老师:激光与先进检测方法和智能化仪表、图像处理与计算机视觉