基于主成分分析方法的海量地震数据属性降维优化

论文摘要

针对传统的地震数据属性降维优化方法所选取的地震数据属性特征贡献率低导致降维过程计算量大、CPU占用率高等问题,提出一种基于主成分分析的海量地震数据属性降维优化方法。首先根据地震样本特征建立地震数据特征矩阵,把矩阵中的特征进行聚类,运用降序法排列聚类结果,选取前几项数据作为地震数据属性特征选取结果,对其结果评估分类信息量;通过特征积分准则(FSC)修正分类信息量,获取海量地震数据属性特征节点;运用主成分分析方法对地震数据属性特征节点主成分添加标签,确定Fisher判别分析与PCA可变动选择不确定关系,建立半监督降维的全局最优化形式,运用特征值分解计算降维结果,克服海量地震数据属性降维过程中的过拟合问题,融合主成分分析算法与Fisher判别分析算法实现海量地震数据属性降维优化。实验结果证明,所提方法选取的属性特征精度及贡献率较高,降维过程中CPU占用率较低。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 李海霞,吴苏怡

关键词: 地震数据特征矩阵,降序法,算法,判别分析算法

来源: 地震工程学报 2019年03期

年度: 2019

分类: 基础科学

专业: 地质学,地球物理学

单位: 武汉软件工程职业学院人文学院,华中师范大学数学与统计学学院,东北育才学校

基金: 国家自然科学基金(4004-61772223),武汉市教育局课题(2017118)

分类号: P631.44

页码: 757-762

总页数: 6

文件大小: 285K

下载量: 374

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