Введение
1. Анализ проблемы сжатия геофизических данных 13
1.1. Актуальность проблемы сжатия геофизических данных 13
1.2. Анализ существующих алгоритмов сжатия данных с потерями 17
1.3. Анализ возможности использования вейвлет-преобразования для сжатия геофизических данных
1.4. Анализ алгоритмов квантования 39
1.5. Анализ возможности применения нейронных сетей для сжатия коэффициентов вейвлет-преобразования
1.6. Цель и задачи исследования 49
Выводы но главе 1 50
2. Разработка алгоритма выбора параметров вейвлет-преобразования для сжатия геофизических данных
2.1. Формирование банка вейвлет-фильтров 55
2.2. Выбор вейвлета для конкретного типа геофизических данных 62
2.3. Переход к ненормализованному вейвлет-преобразованию 68
2.4. Расчет уровня вейвлет-преобразования 76
2.5. Выбор параметров квантования вейвлет-коэффициенте в 83
2.6. Алгоритм выбора параметров вейвлет-преобразования для сжатия геофизических данных
Выводы по главе 2 92
3. Разработка методики построения нейронных сетей для сжатия вейвлет-спектра геофизических данных
3.1. Разработка структуры нейронной сети 94
3.2. Выбор параметров нейронной сети минимальной сложности 106
3.3. Расчет ошибки обучения нейронной сети 113
3.4. Методика построения нейронных сетей для сжатия веивлет-спектра геофизических данных
Выводы по главе 3 121
4. Комплексный алгоритм сжатия геофизических данных с применением вейвлет-преобразования и нейронных сетей и исследование его эффективности
4.1. Комплексный алгоритм сжатия геофизических данных с применением вейвлет-преобразования и нейронных сетей
4.2. Разработка программного обеспечения для автоматизации процесса сжатия геофизических данных
4.3. Применение разработанного алгоритма для сжатия данных скважинной сейсмической разведки
4.4. Применение разработанного алгоритма для сжатия данных акустического каротажа
Выводы по главе 4 150
Заключение 152
Список литературы 154
Приложение 1. Акты внедрения результатов работы 164
