[发明专利]一种基于数据事件差异度选择训练图像的方法

权利要求书

1.一种基于数据事件差异度选择训练图像的方法，其特征在于，包括：

步骤1，设定N个搜索框；

步骤2，利用所述N个搜索框，分别在仅包括条件数据的实际地质模型的网格内及M个候选训练图像内捕获条件数据事件及训练数据事件；

步骤3，根据所述条件数据事件及训练数据事件，计算两类数据事件之间的最小差异度，并建立N×M个最小差异度模型；

步骤4，根据所述最小差异度模型，计算获得候选训练图像评价指标，根据该候选训练图像评价指标从所述候选训练图像中选出最符合实际地质特征的训练图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述仅包括条件数据的实际地质模型的网格及候选训练图像采用的网格类型包括：四边形面元对应的角点网格、三角形面元对应的角点网格或其它网格类型；

设定的所述搜索框对应采用四边形角点网格、三角形角点网格或其它类型的网格。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤1，设定N个搜索框，包括：

步骤11，设定搜索框的基本框架，其中包括横向m个网格单元，纵向n个网格单元，垂向p个网格单元，搜索框内最大网格单元数量为K，K＝m×n×p；

步骤12，定义基本矩形框内各个网格单元的有效性，去掉被定义为无效的网格单元，生成搜索框；

步骤13，在搜索框内设定参考网格单元及其坐标，搜索框内其它网格单元的坐标根据与该参考网格单元的距离和方向设定。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤2包括：

将N个搜索框的参考网格单元分别置于所述仅包括条件数据的实际地质模型的网格中，捕获并建立N×C个条件数据事件，其中，C为仅包括条件数据的实际地质模型的网格单元数量；

将N个搜索框的参考网格单元分别置于所述M个候选训练图像中捕获训练数据并建立个训练数据事件，其中，Tk为所述M个候选训练图像中第k个训练图包含的网格单元数量。