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支持向量机器(SVM ) 方法能被用来建立一个非线性的功能预言模型。学习理论基于小样品。核功能能被使用 SVM 方法基于实际样品数据自动地构造。作为结果，功能不仅得到更高合适的精确而且也更好概括。频率光谱和地震波形由 Fourier 变换是相关的，因此他们是一样的物理现象的二种不同形式。波形特性的变化反映差别反映的 stratigraphic 差别和频率光谱岩性学，液体作文，和形成厚度的变化。它直接用地震波形预言沙岩厚度。这充分不仅利用地震信息而且极大地增加预言的精确性。模型例子和实际应用显示出这个方法的