این سایت در حال حاضر پشتیبانی نمی شود و امکان دارد داده های نشریات بروز نباشند
فیزیک زمین و فضا، جلد ۳۷، شماره ۴، صفحات ۲۱۷-۲۲۷
عنوان فارسی استفاده از تکنیکهای کاهش بعد تحلیل مولفههای اصلی (PCA) و تحلیل جداکنندههای پارامتری شده (RDA) در رتبهبندی نشانگرهای لرزهای
چکیده فارسی مقاله 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.
کلیدواژه‌های فارسی مقاله
عنوان انگلیسی Using PCA and RDA feature reduction techniques for ranking seismic attributes
چکیده انگلیسی مقاله 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.
کلیدواژه‌های انگلیسی مقاله
نویسندگان مقاله سعیده همت پور |
کارشناس ارشد ژئو فیزیک، دانشکده علوم، دانشگاه آزاد اسلامی واحد تهران شمال
سازمان اصلی تایید شده: دانشگاه آزاد اسلامی تهران شمال (Islamic azad university of tehran north)

حسین هاشمی |
استادیار، گروه فیزیک زمین، مؤسسه ژئوفیزیک دانشگاه تهران
سازمان اصلی تایید شده: دانشگاه تهران (Tehran university)

نشانی اینترنتی https://jesphys.ut.ac.ir/article_24311_179f805070668abcd1b9eb96e9c63e41.pdf
فایل مقاله اشکال در دسترسی به فایل - ./files/site1/rds_journals/1035/article-1035-488063.pdf
کد مقاله (doi)
زبان مقاله منتشر شده fa
موضوعات مقاله منتشر شده
نوع مقاله منتشر شده
برگشت به: صفحه اول پایگاه   |   نسخه مرتبط   |   نشریه مرتبط   |   فهرست نشریات