پیوندهای مفید
اخبار و اعلانات
آمار
| تعداد نشریات | 158 |
| تعداد شماره‌ها | 6,225 |
| تعداد مقالات | 67,685 |
| تعداد مشاهده مقاله | 114,997,575 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 89,671,389 |
استفاده از تکنیکهای کاهش بعد تحلیل مولفههای اصلی (PCA) و تحلیل جداکنندههای پارامتری شده (RDA) در رتبهبندی نشانگرهای لرزهای | ||
| فیزیک زمین و فضا | ||
| مقاله 14، دوره 37، شماره 4 - شماره پیاپی 771747، بهمن 1390، صفحه 217-227 اصل مقاله (842.01 K) | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/jesphys.2012.24311 | ||
| نویسندگان | ||
| سعیده همت پور1؛ حسین هاشمی2 | ||
| 1کارشناس ارشد ژئو فیزیک، دانشکده علوم، دانشگاه آزاد اسلامی واحد تهران شمال | ||
| 2استادیار، گروه فیزیک زمین، مؤسسة ژئوفیزیک دانشگاه تهران | ||
| چکیده | ||
| هدف از این مقاله انتخاب نشانگرهای بهینه برای آشکارسازی دودکشهای گازی برای دادههای بلوک F3 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 مخصوصاً 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 80 در حول یک نمونه ]40و40-[ و انرژی پنجرهای با طول 80 در حول یک نمونه ]40- و120-[ وواکافت موجک طیفی موجک ریکر (فرکانس مرکزی60هرتز و پهنای 2)، 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. | ||
| کلیدواژه‌ها | ||
| تحلیل مشخصه تطبیقی؛ تحلیل مولفههای اصلی؛ ترسیم توزیعی؛ روش پسرو؛ روش پیشرو؛ روش غیر نظارتی؛ روش نظارتی؛ فضای ویژگی | ||
| عنوان مقاله [English] | ||
| Using PCA and RDA feature reduction techniques for ranking seismic attributes | ||
| نویسندگان [English] | ||
| Saeedeh Hemmatpour1؛ Hossein Hashemi2 | ||
| چکیده [English] | ||
| Optimal attributes are useful in interpretation of seismic data. Two proposed methods are presented in this paper for finding optimal attributes. Regularized Discriminate Analysis(RDA) is based on 2 parameters ë, ? which called regularization parameter. The other method is Principal Component Analysi s(PCA).In this paper gas chimney detection is defined as the subject of study for ranking relevant attributes. For 4817 samples of both classes i.e., gas chimney and non chimney with 28 attributes which are mentioned in table (1). These attributes have been picked by experienced interpreter. Among all of these attributes some of them such as Similarity (time window: [-120,-40]),Similarity (time window: [40,120]), Similarity (time window:[-40,40]), in forward selection algorithm and Similarity (time window: [-120,-40]), Similarity (time window: [-40,40]), Energy (time window:[-120,-40]) in backward selection algorithm in RDA method have the highest ranks. It should be highlighted that because the number of the observations is large so 70% of all observations have been used for train and 30% for test. The discriminate function is: The classification error rate for RDA with ?=0.01 & ?=0.1 is 0.09 and for ?=0.1 & ?=0.1 is 0.1 and also for ?=0.1 & ?=0.01 is 0.09. In discriminate matrix form which is shown as: is covariance matrix of k-th class, is mean vector for k-th class and is prior probability of k-th class where is transpose of . In PCA method the principal component obtain by calculating of eigenvectors of covariance matrix and also looking for a transformation with least square error .After these calculations we compare scatter plots of PCA. Selected attributes, PCA method are spectral decomposition with Ricker wavelet (center freq.= 60 (Hz), width=2) and Energy (time window: [-40,40]) ,Energy (time window: [-40,40]). For better judgment and selection of optimal attributes we should combine two methods or more and obtain optimal method and also compare different method two by two. Finally, using pattern recognition method for interpreting of seismic data is suggested. | ||
| کلیدواژه‌ها [English] | ||
| backward selection algorithm, covariance matrix., forward selection algorithm, optimal method, Principal component analysis, Rank, Regularized discriminate analysis | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 10,234 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 3,418 |
||