| 基于無監(jiān)督機器學習的地質(zhì)斷層識別與深度估算 | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大小：4344 K | |
| 標簽： Werner反卷積 深度估計 K-均值聚類 | |
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| 文檔介紹：為解決Werner反卷積解在地質(zhì)構(gòu)造深度估計中結(jié)果不確定性的問題，采用無監(jiān)督機器學習K-means聚類算法對Werner解進行優(yōu)化分析。通過構(gòu)建包含兩個巖墻體的合成磁場模型進行測試，并添加隨機噪聲增加復(fù)雜性。將合成數(shù)據(jù)和實際數(shù)據(jù)的Werner解分別輸入聚類算法進行分析，結(jié)果表明，該算法在合成模型中準確識別出兩個深度分別為5 m和8 m的地質(zhì)體，在實際數(shù)據(jù)中識別出三個深度分別為536 m、635 m和530 m的地質(zhì)體，與該區(qū)域前期勘探結(jié)果相符。研究證實，該算法不僅能有效確定地質(zhì)體的數(shù)量，還能準確估算其深度位置，即使在存在噪聲的情況下依然表現(xiàn)穩(wěn)定。 | |
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