利用自组织图识别和划分多次波

• 作者: 李东中
• 来源期刊: 勘探地球物理进展
• 学科: 地球科学
• 关键词: 多次波 神经网络 自组织图(SOM) 聚类分析
• 年，卷（期）: 2002,（5）
• 所属期刊栏目: 国外油气勘探
• 页码范围: 70-78
• 页数: 9页
• 分类号: P631.4+43
• 字数: 7902字
• 语种: 中文

摘要

人工神经网络能有效地用于识别和划分地震数据集中的多次波.可用一种特别的神经网络,即自组织图(SOM)建立起表征实际问题的规则.将从CMP道集中选取的地震数据属性作为输入模式,SOM则在抽象空间中将数据聚成不同的类.通过合成数据和实际资料来说明如何用SOM识别和划分一次波和多次波,以及如何划分与地下某种生成机制相适应的各种多次波.