[发明专利]基于相似数据样式聚类的多点地质统计学建模方法

权利要求书

1.一种基于相似数据样式聚类的多点地质统计学建模方法，其特征在于：包括以下步骤：

1)将数据样板扫描训练图像，得到由多个数据样式组成的样式数据库；

2)将样式数据库中的所有数据样式进行等间距取样，得到降维数据样式；将相同的降维数据样式对应的数据样式归位同一类，得到相似数据样式聚类；

3)计算相似数据样式聚类的数据样式代表；

4)构建模拟实现的随机路径；

5)遍历随机路径中的待估点u，将数据样板扫描模拟实现获得待估点u处的数据事件；

6)将待估点u处的数据事件与数据样式代表进行相似性计算，得到与待估点u处的数据事件最相似的数据样式代表，再计算待估点u处的数据事件与最相似的数据样式代表对应的相似数据样式聚类中所有数据样式进行相似性计算，得到最相似数据样式；

7)最相似数据样式替换待估点u处的数据事件；

8)重复步骤5)至步骤7)的操作，直至随机路径中所有待估点都访问完毕；

在步骤3)中，对相似数据样式聚类中所有数据样式进行点对点取平均值得到数据样式代表，数据样式代表的节点计算公式为：

其中，G_repat(i,j,k)为数据样式代表的网格体，G_pat(i,j,k)为相似数据样式聚类中任一个数据样式，N是相似数据样式聚类中数据样式的总数，i、j、k分别表示数据样式或数据样式代表的数据载体网格体的网格单元的X方向索引、Y方向索引、Z方向索引。

2.根据权利要求1所述的基于相似数据样式聚类的多点地质统计学建模方法，其特征在于：在步骤2)中，采用等间距取样法对样式数据库中任一数据样式的网格单元进行等间距取样，得到降维数据样式，等间距取样的公式为

G_ThumPat(i,j,k)＝G_Pat(i×r_i,j×r_j,k×r_k)，

其中r_i＝I_Pat/I_ThumPat，r_j＝J_Pat/J_ThumPat，r_k＝K_Pat/K_ThumPat，G_ThumPat为降维数据样式的网格体，G_Pat为数据样式的网格体，I_Pat、J_Pat、K_Pat表示数据样式的数据载体网格体的X方向、Y方向和Z方向的维度，I_ThumPat、J_ThumPat、K_ThumPat表示降维数据样式的数据载体网格体的X方向、Y方向和Z方向的维度，i、j、k分别表示数据样式或降维数据样式的数据载体网格体的网格单元的X方向索引、Y方向索引、Z方向索引。

3.根据权利要求1所述的基于相似数据样式聚类的多点地质统计学建模方法，其特征在于：在步骤6)中，待估点u处的数据事件与数据样式代表之间、待估点u处的数据事件与数据样式之间的相似性通过曼哈顿距离函数来计算，曼哈顿距离函数为

或

其中，dev_T(u+h_α)表示待估点u处的数据事件，repat_T(h_α)、pat_T(h_α)分别表示数据样式代表、数据样式。