استفاده از تکنیکهای کاهش بعد تحلیل مولفههای اصلی (PCA) و تحلیل جداکنندههای پارامتری شده (RDA) در رتبهبندی نشانگرهای لرزهای
محل انتشار: مجله فیزیک زمین و فضا، دوره: 37، شماره: 4
سال انتشار: 1390
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: فارسی
مشاهده: 68
فایل این مقاله در 11 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JESPHYS-37-4_014
تاریخ نمایه سازی: 10 آبان 1402
چکیده مقاله:
هدف از این مقاله انتخاب نشانگرهای بهینه برای آشکارسازی دودکشهای گازی برای دادههای بلوک F۳ بخش Dutch دریای شمال با استفاده از روشهای تشخیص الگو براساس معیارهای تحلیل مشخصه تطبیقی (RDA, Regularized Discriminate Analysis) و تحلیل مولفههای اصلی (PCA, Principal Component Analysis) است. در علم ژئوفیزیک و مخصوصا لرزهشناسی، که با حجم زیادی داده سروکار دارند و ویژگیهای مختلفی که میتوان از آن دادهها استخراج کرد، انتخاب مناسب و درست ویژگیها و سپس دستهبندی آنها با روشهای دستهبندی، میتواند در علم تفسیر دادههای لرزهای بسیار کار آمد باشد. در رتبه بندی نشانگرهای لرزهای همانگونه که در بالا اشاره شد دو روش مورد بررسی در این مطالعهPCA و RDA می باشد. با روش PCA نشانگرهای انرژی پنجرهای با طول ۸۰ در حول یک نمونه ]۴۰و۴۰-[ و انرژی پنجرهای با طول ۸۰ در حول یک نمونه ]۴۰- و۱۲۰-[ وواکافت موجک طیفی موجک ریکر (فرکانس مرکزی۶۰هرتز و پهنای ۲)، بهعنوان نشانگرهای مطلوب در فضای ویژگیها و نشانگرنوفه تصادفی به عنوان مهمترین نشانگر نامطلوب انتخاب شدند. با توجه به نتایج رتبهبندی خواهیم دید که نشانگر تشابه در رتبه بالایی قرار میگیرد.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Saeedeh Hemmatpour
کارشناس ارشد ژئو فیزیک، دانشکده علوم، دانشگاه آزاد اسلامی واحد تهران شمال
Hossein Hashemi
استادیار، گروه فیزیک زمین، موسسه ژئوفیزیک دانشگاه تهران