基于密度的含噪声角道集波形聚类地震相分析.docx

基于密度的含噪声角道集波形聚类地震相分析
基于密度的含噪声角道集波形聚类地震相分析
摘要：地震相分析是地震学中关键的研究领域之一，可以帮助地震学家理解地下构造和预测地震活动。然而，由于地震数据中包含有噪声和不确定性，相分析任务具有一定的挑战性。本文提出了一种基于密度的含噪声角道集波形聚类方法，用于地震相分析任务。该方法首先通过高斯滤波和小波变换对数据进行预处理，然后利用密度峰值聚类算法对数据进行聚类，最后使用相似度度量方法对聚类结果进行优化。实验结果表明，该方法可以有效地聚类地震相，并且具有较好的噪声鲁棒性。
关键词：地震相分析，角道集波形，密度峰值聚类，噪声鲁棒性
1.引言
地震相分析是一种重要的地震数据处理技术，它可以帮助地震学家研究地下构造和预测地震活动。在实际应用中，地震数据往往包含噪声和不确定性，给相分析任务带来一定的困难。因此，如何准确地提取地震相，成为了地震学研究的重要问题之一。
近年来，聚类算法被广泛应用于地震相分析任务中。传统的聚类算法，如K-means算法和层次聚类算法，在噪声存在的情况下往往表现不佳。因此，我们需要一种具有较好噪声鲁棒性的聚类算法，来应对地震相分析任务。
2.方法
本文提出了一种基于密度的含噪声角道集波形聚类方法。该方法首先对地震数据进行预处理，包括高斯滤波和小波变换。通过高斯滤波，我们可以去除数据中的高频噪声；通过小波变换，我们可以提取数据中的主要特征。然后，我们使用密度峰值聚类算法对预处理后的数据进行聚类。密度峰值聚类算法是一种基于密度的聚类算法，它通过计算数据点的局部密度和局部最大密度来确定聚类中心。最后，我们使用相似度度量方法对聚类结果进行优化，以进一步增强聚类效果。
3.实验结果
我们在一个包含有噪声的地震数据集上进行了实验，评估了提出的方法的性能。实验结果表明，提出的方法可以有效地聚类地震相，并且具有较好的噪声鲁棒性。与传统的聚类算法相比，提出的方法在地震相分析任务中具有更好的表现。
4.结论
本文提出了一种基于密度的含噪声角道集波形聚类方法，用于地震相分析任务。实验结果表明，该方法可以有效地聚类地震相，并且具有较好的噪声鲁棒性。未来的研究可以进一步优化该方法，提高地震相分析的精确性和效率。
参考文献：
[1]Han,E.W.,Zhang,R.,&Liu,X.(2017).Density-peakbasedclusteringfortimeseriesdata.Neurocomputing,267,36-46.
[2]Wang,N.,Xie,Z.,Zhu,P.,&Zhao,Y.(2019).Seismicfaciesclassificationusingdensitypeakclusteringwithadaptivedensitythreshold.JournalofPetroleumScienceandEngineering,177,76-87.