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基于多特征融合自编码器的无监督地震相分类研究
被引量:
1
1
作者
王倩楠
王治国
+2 位作者
杨阳
朱剑兵
高静怀
《地球物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期370-378,共9页
地震相分类是地震数据解释中的一个重要步骤,是地震数据与沉积相的连接工具.为了提高地震相分类精度和减少对有限人工标签的依赖,本文提出了一种基于多特征融合自编码器的无监督地震相分类方法.首先,提出了一种混合卷积和变分编码的多...
地震相分类是地震数据解释中的一个重要步骤,是地震数据与沉积相的连接工具.为了提高地震相分类精度和减少对有限人工标签的依赖,本文提出了一种基于多特征融合自编码器的无监督地震相分类方法.首先,提出了一种混合卷积和变分编码的多特征融合自编码器,实现了地震数据中表征地震相的大量隐含特征提取.其次基于非负矩阵分解和K均值聚类实现了主特征分量分解和地震相聚类.实际地震数据应用结果和指标分析表明,本文方法提取的隐含特征趋于正态分布,且主特征分量中蕴含了不同地震相类别的响应,从而可以获得更准确的地震相分类结果.在渤海湾盆地东营凹陷古近系沙河街组湖相沉积中,清晰划分出了六类沉积微相的边界,有利于揭示三角洲沉积环境演变.
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关键词
地震相分类
多特征融合自编码器
卷积自编码器
变分自编码器
非负矩阵分解
下载PDF
职称材料
题名
基于多特征融合自编码器的无监督地震相分类研究
被引量:
1
1
作者
王倩楠
王治国
杨阳
朱剑兵
高静怀
机构
西安交通大学数学与统计学院
陕西国家应用数学中心
西安交通大学信息与通信工程学院
中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司物探研究院
出处
《地球物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期370-378,共9页
基金
国家自然科学基金(41974137)资助。
文摘
地震相分类是地震数据解释中的一个重要步骤,是地震数据与沉积相的连接工具.为了提高地震相分类精度和减少对有限人工标签的依赖,本文提出了一种基于多特征融合自编码器的无监督地震相分类方法.首先,提出了一种混合卷积和变分编码的多特征融合自编码器,实现了地震数据中表征地震相的大量隐含特征提取.其次基于非负矩阵分解和K均值聚类实现了主特征分量分解和地震相聚类.实际地震数据应用结果和指标分析表明,本文方法提取的隐含特征趋于正态分布,且主特征分量中蕴含了不同地震相类别的响应,从而可以获得更准确的地震相分类结果.在渤海湾盆地东营凹陷古近系沙河街组湖相沉积中,清晰划分出了六类沉积微相的边界,有利于揭示三角洲沉积环境演变.
关键词
地震相分类
多特征融合自编码器
卷积自编码器
变分自编码器
非负矩阵分解
Keywords
Seismic facies classification
multi-feature
fusion
autoencoder
(
mfae
)
Convolutional
autoencoder
Variational
autoencoder
Non-negative matrix factorization
分类号
P631 [天文地球—地质矿产勘探]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多特征融合自编码器的无监督地震相分类研究
王倩楠
王治国
杨阳
朱剑兵
高静怀
《地球物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
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职称材料
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