Программно-алгоритмическое обеспечение кластеризации и визуализации многомерных данных сейсморазведки и ГИС

• Автор: Белянушкина, Мария Сергеевна
• Шифр специальности: 25.00.10
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2009
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 130 с. : ил.

1. Цситроидпос расстояние.

2. Медианное расстояние

3. Расстояние, вычисляемое по принципу дальнего соседа

4. Максим и нное расстояние

5. Расстояние, вычисляемое между центром тяжести одного множества и

наиболее уделенной от него точкой другого множества

6. Расстояние, вычисляемое между центром тяжести одного множества и

ближайшей к нему точкой другого множества.

Глава 4. Практическое применение разработанных алгоритмов и программных реализаций для работы с геологогеофизическимн

4.1. Интерпретация многомерных данных каротажа

4.1.1. Выделение аномальных интервалов ко комплексу каротажа на месторождении с нетрадиционным коллектором нефти
4.1.2. Интерпретация автономных методов каротажа горизонтальных скважин
4.1.3. Применение ЗОвизуализации для интерпретации СОкаротажа. Алгоритм для оценки характера насыщения пласта
4.2. Кластеризация сейсмических данных
4.2.1. Сейсмофациальный анализ
4.2.2. Краткие сведения по сейсмическим атрибутам
4.2.3. Расчет карт сейсмических фаций
4.2.4. Кластеризация кубов сейсмических атрибутов
4.2.6. Перспективные идеи классификации
Заключение
Благодарности
Список использованной литературы


Традиционные инструменты в этой области графики и диаграммы плохо справляются с задачей визуализации, когда возникает необходимость изобразить более трех взаимосвязанных величин . Качественная визуализация данных является важной частью любой аналитической системы. Во многих случаях эксперту достаточно просто взглянуть на данные, чтобы сделать необходимые выводы. Но одни и тс же данные можно отображать множеством способов, и какой из них будет наиболее приемлем, зависит от решаемой задачи. Существует большое количество программных средств, нацеленных на аналитическую работу с многомерными структурами данных. Однако при использовании подобных программ пользователь наталкивается на целый ряд проблем. Вопервых, процедуры обработки данных налагают определенные требования на выборку например, независимость, однородность, случайность, вид распределения. Несоответствие исходной выборки этим требованиям, вообще говоря, приводит к недостоверным результатам обработки. Вовторых, пользователь специалист в определенной области знаний зачастую плохо понимает аппарат многомерного анализа, а при отсутствии образного визуального представления результатов с трудом их воспринимает. И, наконец, значительная часть задач в астрономии, биологии, медицине, экономике и др. Вс это говорит о необходимости создания простых, удобных в использовании средств визуализации данных. В той или иной мерс средства для графического отображения данных поддерживаются всеми системами ii. Вместе с тем, весьма внушительную долю рынка занимают системы, специализирующиеся исключительно на этой функции.