[发明专利]一种基于粗集理论的地震属性优选方法

权利要求书

1.一种基于粗集理论的地震属性优选方法，其特征在于，包括以下步骤：

(a)对用于敏感属性优选的地震属性进行预处理；

(b)构建决策表；

(c)应用一种基于属性方差的模糊自组织神经网络量化方法对地震属性进行量化处理；

(d)对量化后的相容决策表，采用粗集理论优选出敏感属性；

(e)最后得到的集合R为决策表的一个约简，即为地震属性的一个优选结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于粗集理论的地震属性优选方法，其特征在于，所述步骤(c)包括以下步骤：

(c1)用模糊自组织神经网络分别对每种地震属性进行分类。设定每种属性初始分类数k_a＝2，并计算每种属性的方差；

(c2)模糊自组织神经网络分类完成后，如果决策表不相容，则找出方差最大的那个属性a，将该属性的分类数增加1(即ka＝ka+1)，用自组织神经网络对该属性重新分类；

(c3)判断决策表是否相容，如果相容则量化结束，否则，再将方差第二大的属性的分类数增加1，用模糊自组织神经网络对该属性进行重新分类，再判断决策表是否相容，如果相容则量化结束。

3.根据权利要求1所述的一种基于粗集理论的地震属性优选方法，其特征在于，所述步骤(d)包括以下步骤：

(d1)计算出已量化地震属性决策表S的区别矩阵M；

(d2)根据区别矩阵M确定出属性核集合。