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ZASTOSOWANIE SAMOORGANIZUJACYCH SIECI NEURONOWYCH KOHONENA SAMOORGANIZUJACYCH SIECI NEURONOWYCH KOHONENA (REJON UJKOWICE - BATYCZE)

机译:KOHONEN自组织神经网络的应用KOHONEN自组织神经网络(UJKOWICE-BATYCZE地区)

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摘要

This paper presents the application of Kohonen's Self Organizing Networks in classification of seismic waveform. The classification is one of the basic elements of seismofacies analysis andit often leads to significant exploratory conclusions. Important elements of this kind of analysis are:|selection of seismic attributes and usage ofappropriateclustering method. There were used AVA attrilbutes,whichincludeinformationaboutpetrophysicalproperties of rocks. There used two additionalimulti-dimensional methods to examine seismic facies distribution on selected area: classification chosen crossplot intercept-gradient area and classification earned out by method which minimizes the:product of objects distances in groups. Verification of optimal method for data classification wasmade based on observation of clusters shape and their characteristic due to insufficient informationfrom well.
机译:本文介绍了Kohonen的自组织网络在地震波形分类中的应用。分类是地震相分析的基本要素之一,它经常导致重要的探索性结论。这种分析的重要要素是:|地震属性的选择和适当聚类方法的使用。使用了AVA属性,包括有关岩石的岩石物理特性的信息。这里使用了两种额外的多维方法来检查选定区域的地震相分布:分类选择交叉图截取梯度区域和通过最小化组中物体距离积的方法获得的分类。基于观测资料不足引起的团簇形状及其特征,对数据分类的最佳方法进行了验证。

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