[发明专利]基于脉冲耦合神经网络的地震属性融合方法

权利要求书

1.一种基于脉冲耦合神经网络的地震属性融合方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤：

步骤A、导入待融合的地震属性；

步骤B、对导入的地震属性的各幅值分别进行归一化处理；

步骤C、确定神经网络的结构；

步骤D、神经网络初始化；

步骤E、分别统计每个地震属性的各神经元的输出值为1的次数；

步骤F、确定每个地震属性的各神经元的融合系数；

步骤G、实现地震属性融合。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤B，通过下式进行归一化处理：

X~i=Xi-min(Xi)max(Xi)-min(Xi)---(8)]]>

在式(8)中，X_i为第i种地震属性的幅值，为第i种地震属性归一化处理后的幅值。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤C，神经网络结构中神经元的个数为各个地震属性的幅值个数，每个幅值对应一个神经元，并以此确定神经网络的结构。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤D，对各神经元之间的系数矩阵、动态门限阈值、脉冲输出，以及迭代次数分别赋值，以进行神经网络的初始化。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，在步骤D，对各神经元之间的系数矩阵赋值为[0.707，1.000，0.707；1.000，0，1.000；0.707，1.000，0.707]，动态门限阈值均为0，脉冲输出均为0，迭代次数为8-15。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤E，

对每个地震属性的各神经元进行迭代处理，并分别确定各神经元的内部活动值和动态门限阈值，

如果对应神经元的内部活动值大于其动态门限阈值，则该神经元的输出值为1，否则该神经元的输出值为0，

当该神经元的输出值为1时，在该神经元输出值为1的次数上加1，

重复执行上述操作至设定的迭代次数为止，从而得到该神经元输出值为1的次数，并因此分别得到每种属性的各神经元的输出值为1的次数。