【摘 要】
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对模式识别过程的三个主要部分——特征提取、聚类分析、分类判别分别进行讨论并编程实现,特征提取部分采用K-L变换方法处理原始数据,在保持原有各特征主要信息的前提下减少
【出 处】
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石油大学(北京) 中国石油大学(北京)
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对模式识别过程的三个主要部分——特征提取、聚类分析、分类判别分别进行讨论并编程实现,特征提取部分采用K-L变换方法处理原始数据,在保持原有各特征主要信息的前提下减少特征个数.然后采用改进的k-均值算法对处理后的数据进行聚类分析,得到的结果用于训练.最后使用FISHER线性判别器对未知数据进行了处理和判别.该方法应用于实际地震资料,取得了较好的效果.混合相位反褶积则是利用谱模拟的方法,根据地震子波和地震道之间振幅谱的关系,得到地震子波的振幅谱,然后计算子波的自相关,根据自相关函数的不同的延迟量,得到一系列混合相位的子波及其滤波器,最后利用一定的判别准则,选出最佳的混合相位子波和滤波器,用该滤波器和原始地震道进行褶积.
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