【摘 要】
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针对现有自动地震断层识别方法所存在的精度低、耗时较长及不能获得量化的断层识别结果等问题,提出了一种基于相似性传播聚类与主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）
【机 构】
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中国科学院地质与地球物理研究所中国科学院油气资源研究重点实验室,北京工业大学信息学部计算机学院
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针对现有自动地震断层识别方法所存在的精度低、耗时较长及不能获得量化的断层识别结果等问题,提出了一种基于相似性传播聚类与主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）的地震断层识别方法。首先,采用连通区域标注方法确定地震层位的不连续点。然后,利用相似性传播聚类算法对层位不连续点进行聚类,每一类不连续点可以确定一条断层,以此可获得断层的数量和每个类别的聚类中心。最后,基于PCA方法计算出每一类层位不连续点的主方向,将沿着主方向且经过相应聚类中心的线段作为断层。基于模型数据和实际
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