本发明提供了一种基于SOM的半监督全局优化地震相定量分析方法,属于地震勘探领域。本发明首先从叠前数据出发,进行叠前纹理特征的分析和提取,避免了叠加操作对数据中微小信息的模糊,更能表征实际的地质情况;同时,解决了少量的标签信息无法有效利用的问题,将标签信息添加到学习器的学习过程中,能使获得结果更符合实际情况;再者,通过进行引入人工蜂群算法,实现了SOM输出层的最优化聚类,使输出层神经元与地震相的映射关系更加合理;本发明在进行地震相划分的同时,可进行确定性指标的计算,为开发人员制定决策提供了更精确、更合理的结果判断依据。
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