本發明涉(she)及數(shu)據(ju)處(chu)理，尤其涉(she)及一種(zhong)天然裂(lie)縫變尺度識別數(shu)據(ju)分析方法。

背景技術：

1、天(tian)然裂縫的形成和演化與(yu)地質構造(zao)、地下水、應力場等因素密切相關，通(tong)(tong)過(guo)變尺(chi)度識(shi)別(bie)(bie)(bie)，可(ke)以(yi)更有效地理解裂縫在(zai)不同尺(chi)度下的分布(bu)(bu)特征和演變規律(lv)，有助于評估地質災害(hai)風(feng)險，比如地面坍塌、巖溶崩塌等，從(cong)而提前預警和采(cai)取防范措施。除此(ci)之外在(zai)資源(yuan)勘(kan)探(tan)(tan)和開(kai)發領域，裂縫對于儲(chu)層性(xing)質和流體運移有重(zhong)大(da)影響，通(tong)(tong)過(guo)識(shi)別(bie)(bie)(bie)裂縫在(zai)不同尺(chi)度上的空(kong)間分布(bu)(bu)和連通(tong)(tong)性(xing)，可(ke)以(yi)優化資源(yuan)勘(kan)探(tan)(tan)策略，提高(gao)資源(yuan)的開(kai)發利用率(lv)。因此(ci)對天(tian)然裂縫進行變尺(chi)度的識(shi)別(bie)(bie)(bie)和分析在(zai)地質工程、石油勘(kan)探(tan)(tan)、礦業(ye)等領域具有廣(guang)泛的應用意義。

2、而機器(qi)學習中的(de)pca主(zhu)成(cheng)分分析(xi)(xi)可以很好的(de)用于天然(ran)裂(lie)(lie)縫的(de)變尺度分析(xi)(xi)和識(shi)別(bie)(bie)，具體的(de)：通過(guo)收(shou)集裂(lie)(lie)縫的(de)相關特(te)(te)征(zheng)數(shu)據(ju)，例(li)如通過(guo)激光掃描或攝(she)影測量等方(fang)法(fa)(fa)獲(huo)取尺寸、形狀(zhuang)、位置和其他(ta)幾何參數(shu)，并將收(shou)集的(de)相關特(te)(te)征(zheng)數(shu)據(ju)標準化(hua)(hua)后再輸(shu)入pca算(suan)法(fa)(fa)中，提(ti)取出多種尺度下數(shu)據(ju)的(de)主(zhu)成(cheng)分，由(you)此幫助識(shi)別(bie)(bie)裂(lie)(lie)縫的(de)主(zhu)要(yao)(yao)變化(hua)(hua)模式(shi)。該(gai)pca算(suan)法(fa)(fa)通過(guo)最(zui)大(da)化(hua)(hua)數(shu)據(ju)方(fang)差(cha)，提(ti)取主(zhu)要(yao)(yao)特(te)(te)征(zheng)，并降維簡化(hua)(hua)復雜數(shu)據(ju)，從而識(shi)別(bie)(bie)和分析(xi)(xi)裂(lie)(lie)縫的(de)主(zhu)要(yao)(yao)變化(hua)(hua)模式(shi)，由(you)此pca算(suan)法(fa)(fa)為(wei)裂(lie)(lie)縫尺度分析(xi)(xi)中的(de)一種強大(da)工(gong)具，能夠(gou)揭示裂(lie)(lie)縫在不同特(te)(te)征(zheng)上(shang)的(de)重要(yao)(yao)變化(hua)(hua)并提(ti)供(gong)有效的(de)尺度識(shi)別(bie)(bie)。

3、但pca算(suan)法在(zai)裂縫的(de)(de)(de)變(bian)尺(chi)度(du)分(fen)(fen)析過(guo)程中主(zhu)(zhu)成分(fen)(fen)的(de)(de)(de)選(xuan)擇(ze)為一個(ge)關(guan)鍵且重要的(de)(de)(de)步驟(zou)，傳統方式下(xia)pca算(suan)法中的(de)(de)(de)主(zhu)(zhu)成分(fen)(fen)的(de)(de)(de)選(xuan)擇(ze)為特(te)(te)征(zheng)值最(zui)大(da)(da)的(de)(de)(de)特(te)(te)征(zheng)向量，即保留方差最(zui)大(da)(da)值所對應的(de)(de)(de)主(zhu)(zhu)成分(fen)(fen)；但對于(yu)(yu)當前場景而(er)言，主(zhu)(zhu)成分(fen)(fen)的(de)(de)(de)選(xuan)擇(ze)僅依賴(lai)于(yu)(yu)傳統特(te)(te)征(zheng)值最(zui)大(da)(da)的(de)(de)(de)評估標準存在(zai)較高的(de)(de)(de)局(ju)限性(xing)，且主(zhu)(zhu)成分(fen)(fen)的(de)(de)(de)選(xuan)擇(ze)難以設定(ding)，較多(duo)的(de)(de)(de)主(zhu)(zhu)成分(fen)(fen)選(xuan)擇(ze)會(hui)導致計(ji)算(suan)復(fu)雜度(du)顯著增加，影(ying)響(xiang)(xiang)尺(chi)度(du)分(fen)(fen)析效率，同時存在(zai)過(guo)擬合風險或(huo)使得pca算(suan)法受噪聲影(ying)響(xiang)(xiang)過(guo)大(da)(da)；而(er)較少(shao)的(de)(de)(de)主(zhu)(zhu)成分(fen)(fen)選(xuan)擇(ze)會(hui)導致信息丟失，解釋(shi)能力下(xia)降，并影(ying)響(xiang)(xiang)pca算(suan)法的(de)(de)(de)性(xing)能和準確性(xing)。

4、因此，如何在利(li)用pca算法(fa)進(jin)行裂縫的(de)(de)變尺度分(fen)(fen)析時選擇合適的(de)(de)主成分(fen)(fen)，以(yi)提高天(tian)然裂縫的(de)(de)變尺度分(fen)(fen)析和(he)識別的(de)(de)效率成為(wei)亟需解決的(de)(de)問題。

技術實現思路

1、有鑒(jian)于此，本(ben)發(fa)明實施例提(ti)供了一(yi)種(zhong)天(tian)然裂(lie)縫(feng)變(bian)尺度識別數據分(fen)析方法(fa)，以解(jie)決如何在利用pca算法(fa)進行(xing)裂(lie)縫(feng)的變(bian)尺度分(fen)析時選擇(ze)合適的主成分(fen)，以提(ti)高(gao)天(tian)然裂(lie)縫(feng)的變(bian)尺度分(fen)析和識別的效率的問題。

2、本(ben)發明實(shi)施例中提供了一種(zhong)天然裂(lie)縫變(bian)尺度(du)識別數據分(fen)析方(fang)法，該方(fang)法包括以下步(bu)驟：

3、獲取不同尺度下的(de)天然(ran)(ran)裂(lie)縫數(shu)(shu)據(ju)，在所有天然(ran)(ran)裂(lie)縫數(shu)(shu)據(ju)中提(ti)取n個(ge)特(te)(te)征對應數(shu)(shu)據(ju)組成一個(ge)特(te)(te)征數(shu)(shu)據(ju)矩陣，其(qi)中，所述特(te)(te)征數(shu)(shu)據(ju)矩陣的(de)每列(lie)代(dai)表一個(ge)特(te)(te)征，每行代(dai)表一個(ge)天然(ran)(ran)裂(lie)縫數(shu)(shu)據(ju)，利用(yong)pca算法對所述特(te)(te)征數(shu)(shu)據(ju)矩陣進行主成分分析，得到(dao)按照特(te)(te)征值從大到(dao)小對特(te)(te)征向量排序(xu)后的(de)特(te)(te)征向量序(xu)列(lie)；

4、針(zhen)對(dui)所(suo)述(shu)特(te)(te)征(zheng)(zheng)向量(liang)序列中的任一特(te)(te)征(zheng)(zheng)向量(liang)，獲(huo)(huo)取所(suo)述(shu)特(te)(te)征(zheng)(zheng)數據(ju)矩(ju)陣(zhen)的對(dui)角(jiao)(jiao)矩(ju)陣(zhen)，根(gen)據(ju)所(suo)述(shu)特(te)(te)征(zheng)(zheng)向量(liang)上的數據(ju)點之(zhi)間(jian)的距離和所(suo)述(shu)對(dui)角(jiao)(jiao)矩(ju)陣(zhen)，獲(huo)(huo)取所(suo)述(shu)特(te)(te)征(zheng)(zheng)向量(liang)屬于(yu)最優主成分的評估(gu)參考指標；

5、在所述特(te)征(zheng)向量(liang)(liang)序(xu)列中按(an)順(shun)序(xu)累加選取m個(ge)(ge)特(te)征(zheng)向量(liang)(liang)，并根(gen)據所述m個(ge)(ge)特(te)征(zheng)向量(liang)(liang)的(de)特(te)征(zheng)值(zhi)和評估參考指標，獲(huo)取所述m個(ge)(ge)特(te)征(zheng)向量(liang)(liang)的(de)優選判(pan)(pan)定(ding)指標，直(zhi)至所述優選判(pan)(pan)定(ding)指標大于或(huo)等于預設判(pan)(pan)定(ding)指標閾值(zhi)，則將對應的(de)m值(zhi)作為主成分選取數量(liang)(liang)；

6、根(gen)(gen)據(ju)每個(ge)所(suo)述特征向量屬于最優主(zhu)成(cheng)(cheng)分的評估參考指標和所(suo)述主(zhu)成(cheng)(cheng)分選(xuan)取數量，在所(suo)有(you)特征向量中篩選(xuan)得(de)到有(you)效主(zhu)成(cheng)(cheng)分，根(gen)(gen)據(ju)每個(ge)所(suo)述有(you)效主(zhu)成(cheng)(cheng)分進(jin)行(xing)天然(ran)裂縫的識別。

7、優選(xuan)的，所(suo)(suo)述根(gen)據所(suo)(suo)述特征(zheng)向量(liang)上的數據點之間的距(ju)離和所(suo)(suo)述對角矩陣，獲(huo)取所(suo)(suo)述特征(zheng)向量(liang)屬(shu)于最(zui)優主(zhu)成分的評估參(can)考指標，包括(kuo)：

8、根(gen)據(ju)所述(shu)特征(zheng)(zheng)向(xiang)量(liang)(liang)(liang)上(shang)的(de)數(shu)據(ju)點(dian)之間(jian)的(de)距離和數(shu)量(liang)(liang)(liang)，獲取所述(shu)特征(zheng)(zheng)向(xiang)量(liang)(liang)(liang)的(de)數(shu)據(ju)分布平穩(wen)指標，獲取所述(shu)對(dui)角矩陣的(de)特征(zheng)(zheng)值(zhi)，根(gen)據(ju)所述(shu)對(dui)角矩陣的(de)特征(zheng)(zheng)值(zhi)和所述(shu)特征(zheng)(zheng)向(xiang)量(liang)(liang)(liang)的(de)數(shu)據(ju)分布平穩(wen)指標，得(de)到所述(shu)特征(zheng)(zheng)向(xiang)量(liang)(liang)(liang)屬于最優(you)主(zhu)成分的(de)評估參考指標。

9、優選的，所述(shu)根據所述(shu)特征向量上的數據點(dian)之間的距離和數量，獲取所述(shu)特征向量的數據分布平穩(wen)指標，包括：

10、獲取所述特征向量(liang)上的(de)第(di)一(yi)個數據(ju)點(dian)和最后一(yi)個數據(ju)點(dian)之(zhi)間的(de)距離(li)，對所述距離(li)進行歸一(yi)化處理，得到(dao)對應的(de)歸一(yi)化值；

11、分別(bie)獲取所(suo)述(shu)(shu)(shu)(shu)特征向(xiang)量上每兩(liang)個(ge)相(xiang)鄰數據(ju)點之(zhi)(zhi)(zhi)間的(de)距(ju)(ju)離(li)，得到距(ju)(ju)離(li)之(zhi)(zhi)(zhi)和(he)(he)(he)、最(zui)大距(ju)(ju)離(li)和(he)(he)(he)最(zui)小距(ju)(ju)離(li)，獲取所(suo)述(shu)(shu)(shu)(shu)最(zui)大距(ju)(ju)離(li)和(he)(he)(he)所(suo)述(shu)(shu)(shu)(shu)距(ju)(ju)離(li)之(zhi)(zhi)(zhi)和(he)(he)(he)的(de)第(di)一(yi)比(bi)值(zhi)，獲取所(suo)述(shu)(shu)(shu)(shu)最(zui)小距(ju)(ju)離(li)和(he)(he)(he)所(suo)述(shu)(shu)(shu)(shu)距(ju)(ju)離(li)之(zhi)(zhi)(zhi)和(he)(he)(he)的(de)第(di)二(er)比(bi)值(zhi)，得到所(suo)述(shu)(shu)(shu)(shu)第(di)一(yi)比(bi)值(zhi)和(he)(he)(he)所(suo)述(shu)(shu)(shu)(shu)第(di)二(er)比(bi)值(zhi)之(zhi)(zhi)(zhi)間的(de)比(bi)值(zhi)差值(zhi)絕(jue)對值(zhi)；

12、利用(yong)以自(zi)然常數為(wei)底數的(de)指(zhi)數函數，對(dui)所(suo)述(shu)比(bi)值(zhi)差(cha)值(zhi)絕對(dui)值(zhi)進行負映射，得(de)到(dao)對(dui)應的(de)映射值(zhi)，對(dui)所(suo)述(shu)映射值(zhi)和(he)所(suo)述(shu)歸一化(hua)值(zhi)進行加權求和(he)，對(dui)應得(de)到(dao)的(de)結果(guo)作為(wei)所(suo)述(shu)特征向量的(de)數據(ju)分布平(ping)穩指(zhi)標。

13、優選的(de)(de)(de)，所述(shu)根據(ju)所述(shu)對角矩陣的(de)(de)(de)特(te)征值和所述(shu)特(te)征向量的(de)(de)(de)數據(ju)分(fen)布平穩指標，得到所述(shu)特(te)征向量屬于(yu)最(zui)優主(zhu)成分(fen)的(de)(de)(de)評(ping)估參考指標，包括：

14、計算所(suo)述對(dui)角矩陣的特(te)征(zheng)(zheng)值和所(suo)述特(te)征(zheng)(zheng)向(xiang)量的數據分(fen)布平穩(wen)指標(biao)之(zhi)間(jian)均值作為所(suo)述特(te)征(zheng)(zheng)向(xiang)量屬于最(zui)優主(zhu)成分(fen)的評(ping)估參(can)考指標(biao)。

15、優選(xuan)的，所述(shu)根據所述(shu)m個特征(zheng)向(xiang)量的特征(zheng)值和(he)評估參考指標，獲取所述(shu)m個特征(zheng)向(xiang)量的優選(xuan)判定(ding)指標，包括：

16、根據所述(shu)m個(ge)特(te)(te)征向(xiang)量(liang)的特(te)(te)征值(zhi)，在所述(shu)m個(ge)特(te)(te)征向(xiang)量(liang)中統(tong)計特(te)(te)征值(zhi)大于預(yu)設值(zhi)的特(te)(te)征向(xiang)量(liang)數量(liang)，計算所述(shu)特(te)(te)征向(xiang)量(liang)數量(liang)與所述(shu)m值(zhi)之間的數量(liang)比值(zhi)；

17、根據每個所(suo)述(shu)特(te)征(zheng)向(xiang)量(liang)的評估(gu)參考指(zhi)(zhi)標(biao)(biao)，得到評估(gu)參考指(zhi)(zhi)標(biao)(biao)總(zong)和，分別計算(suan)所(suo)述(shu)m個特(te)征(zheng)向(xiang)量(liang)中的每個特(te)征(zheng)向(xiang)量(liang)的評估(gu)參考指(zhi)(zhi)標(biao)(biao)與所(suo)述(shu)評估(gu)參考指(zhi)(zhi)標(biao)(biao)總(zong)和的指(zhi)(zhi)標(biao)(biao)比值，得到指(zhi)(zhi)標(biao)(biao)比值序列(lie)；

18、計算(suan)(suan)所(suo)述(shu)指(zhi)(zhi)標(biao)比值(zhi)(zhi)(zhi)序列中每兩個相鄰指(zhi)(zhi)標(biao)比值(zhi)(zhi)(zhi)之(zhi)間(jian)(jian)的(de)(de)差(cha)值(zhi)(zhi)(zhi)，得(de)到差(cha)值(zhi)(zhi)(zhi)累加值(zhi)(zhi)(zhi)，計算(suan)(suan)所(suo)述(shu)差(cha)值(zhi)(zhi)(zhi)累加值(zhi)(zhi)(zhi)的(de)(de)倒數與數量比值(zhi)(zhi)(zhi)之(zhi)間(jian)(jian)的(de)(de)均值(zhi)(zhi)(zhi)作(zuo)為所(suo)述(shu)m個特(te)征向量的(de)(de)優選判(pan)定指(zhi)(zhi)標(biao)。

19、優(you)選(xuan)(xuan)的(de)，所述(shu)根據(ju)每(mei)個所述(shu)特征向量(liang)屬于最(zui)優(you)主(zhu)(zhu)成分(fen)的(de)評估參考指標和所述(shu)主(zhu)(zhu)成分(fen)選(xuan)(xuan)取數量(liang)，在(zai)所有特征向量(liang)中(zhong)篩選(xuan)(xuan)得到有效主(zhu)(zhu)成分(fen)，包括：

20、按(an)照評估(gu)參考指(zhi)標(biao)從(cong)大到小的順序，在(zai)所有特(te)征向量中選(xuan)取(qu)與所述主成(cheng)分(fen)選(xuan)取(qu)數量相等的k個特(te)征向量作為有效主成(cheng)分(fen)。

21、本發明(ming)實施(shi)例與現有技(ji)術相比存(cun)在(zai)的有益效果是：

22、本發明獲(huo)取(qu)(qu)不同尺(chi)度(du)下的(de)(de)(de)(de)(de)天(tian)然裂(lie)縫數據(ju)，在(zai)(zai)所(suo)(suo)(suo)(suo)(suo)(suo)有天(tian)然裂(lie)縫數據(ju)中(zhong)提取(qu)(qu)n個(ge)特(te)(te)(te)(te)征(zheng)(zheng)對(dui)應數據(ju)組成(cheng)(cheng)一(yi)個(ge)特(te)(te)(te)(te)征(zheng)(zheng)數據(ju)矩(ju)陣(zhen)，其中(zhong)，所(suo)(suo)(suo)(suo)(suo)(suo)述(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)特(te)(te)(te)(te)征(zheng)(zheng)數據(ju)矩(ju)陣(zhen)的(de)(de)(de)(de)(de)每(mei)列(lie)(lie)(lie)(lie)代(dai)表一(yi)個(ge)特(te)(te)(te)(te)征(zheng)(zheng)，每(mei)行(xing)代(dai)表一(yi)個(ge)天(tian)然裂(lie)縫數據(ju)，利用pca算法對(dui)所(suo)(suo)(suo)(suo)(suo)(suo)述(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)特(te)(te)(te)(te)征(zheng)(zheng)數據(ju)矩(ju)陣(zhen)進(jin)(jin)行(xing)主(zhu)(zhu)(zhu)成(cheng)(cheng)分(fen)分(fen)析，得(de)(de)到按照特(te)(te)(te)(te)征(zheng)(zheng)值(zhi)從大(da)到小對(dui)特(te)(te)(te)(te)征(zheng)(zheng)向(xiang)(xiang)(xiang)(xiang)(xiang)(xiang)量(liang)排序(xu)后的(de)(de)(de)(de)(de)特(te)(te)(te)(te)征(zheng)(zheng)向(xiang)(xiang)(xiang)(xiang)(xiang)(xiang)量(liang)序(xu)列(lie)(lie)(lie)(lie)；針(zhen)對(dui)所(suo)(suo)(suo)(suo)(suo)(suo)述(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)特(te)(te)(te)(te)征(zheng)(zheng)向(xiang)(xiang)(xiang)(xiang)(xiang)(xiang)量(liang)序(xu)列(lie)(lie)(lie)(lie)中(zhong)的(de)(de)(de)(de)(de)任一(yi)特(te)(te)(te)(te)征(zheng)(zheng)向(xiang)(xiang)(xiang)(xiang)(xiang)(xiang)量(liang)，獲(huo)取(qu)(qu)所(suo)(suo)(suo)(suo)(suo)(suo)述(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)特(te)(te)(te)(te)征(zheng)(zheng)數據(ju)矩(ju)陣(zhen)的(de)(de)(de)(de)(de)對(dui)角(jiao)矩(ju)陣(zhen)，根(gen)(gen)據(ju)所(suo)(suo)(suo)(suo)(suo)(suo)述(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)特(te)(te)(te)(te)征(zheng)(zheng)向(xiang)(xiang)(xiang)(xiang)(xiang)(xiang)量(liang)上(shang)的(de)(de)(de)(de)(de)數據(ju)點(dian)之間的(de)(de)(de)(de)(de)距離和(he)(he)(he)所(suo)(suo)(suo)(suo)(suo)(suo)述(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)對(dui)角(jiao)矩(ju)陣(zhen)，獲(huo)取(qu)(qu)所(suo)(suo)(suo)(suo)(suo)(suo)述(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)特(te)(te)(te)(te)征(zheng)(zheng)向(xiang)(xiang)(xiang)(xiang)(xiang)(xiang)量(liang)屬于最(zui)優(you)(you)(you)主(zhu)(zhu)(zhu)成(cheng)(cheng)分(fen)的(de)(de)(de)(de)(de)評(ping)估(gu)參考(kao)(kao)指標(biao)(biao)；在(zai)(zai)所(suo)(suo)(suo)(suo)(suo)(suo)述(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)特(te)(te)(te)(te)征(zheng)(zheng)向(xiang)(xiang)(xiang)(xiang)(xiang)(xiang)量(liang)序(xu)列(lie)(lie)(lie)(lie)中(zhong)按順序(xu)累加選(xuan)(xuan)取(qu)(qu)m個(ge)特(te)(te)(te)(te)征(zheng)(zheng)向(xiang)(xiang)(xiang)(xiang)(xiang)(xiang)量(liang)，并根(gen)(gen)據(ju)所(suo)(suo)(suo)(suo)(suo)(suo)述(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)m個(ge)特(te)(te)(te)(te)征(zheng)(zheng)向(xiang)(xiang)(xiang)(xiang)(xiang)(xiang)量(liang)的(de)(de)(de)(de)(de)特(te)(te)(te)(te)征(zheng)(zheng)值(zhi)和(he)(he)(he)評(ping)估(gu)參考(kao)(kao)指標(biao)(biao)，獲(huo)取(qu)(qu)所(suo)(suo)(suo)(suo)(suo)(suo)述(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)m個(ge)特(te)(te)(te)(te)征(zheng)(zheng)向(xiang)(xiang)(xiang)(xiang)(xiang)(xiang)量(liang)的(de)(de)(de)(de)(de)優(you)(you)(you)選(xuan)(xuan)判(pan)定指標(biao)(biao)，直至(zhi)所(suo)(suo)(suo)(suo)(suo)(suo)述(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)優(you)(you)(you)選(xuan)(xuan)判(pan)定指標(biao)(biao)大(da)于或等于預設判(pan)定指標(biao)(biao)閾值(zhi)，則(ze)將對(dui)應的(de)(de)(de)(de)(de)m值(zhi)作為主(zhu)(zhu)(zhu)成(cheng)(cheng)分(fen)選(xuan)(xuan)取(qu)(qu)數量(liang)；根(gen)(gen)據(ju)每(mei)個(ge)所(suo)(suo)(suo)(suo)(suo)(suo)述(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)特(te)(te)(te)(te)征(zheng)(zheng)向(xiang)(xiang)(xiang)(xiang)(xiang)(xiang)量(liang)屬于最(zui)優(you)(you)(you)主(zhu)(zhu)(zhu)成(cheng)(cheng)分(fen)的(de)(de)(de)(de)(de)評(ping)估(gu)參考(kao)(kao)指標(biao)(biao)和(he)(he)(he)所(suo)(suo)(suo)(suo)(suo)(suo)述(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)主(zhu)(zhu)(zhu)成(cheng)(cheng)分(fen)選(xuan)(xuan)取(qu)(qu)數量(liang)，在(zai)(zai)所(suo)(suo)(suo)(suo)(suo)(suo)有特(te)(te)(te)(te)征(zheng)(zheng)向(xiang)(xiang)(xiang)(xiang)(xiang)(xiang)量(liang)中(zhong)篩(shai)選(xuan)(xuan)得(de)(de)到有效(xiao)(xiao)(xiao)主(zhu)(zhu)(zhu)成(cheng)(cheng)分(fen)，根(gen)(gen)據(ju)每(mei)個(ge)所(suo)(suo)(suo)(suo)(suo)(suo)述(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)有效(xiao)(xiao)(xiao)主(zhu)(zhu)(zhu)成(cheng)(cheng)分(fen)進(jin)(jin)行(xing)天(tian)然裂(lie)縫的(de)(de)(de)(de)(de)識(shi)別。其中(zhong)，通過分(fen)析主(zhu)(zhu)(zhu)成(cheng)(cheng)分(fen)分(fen)析之后的(de)(de)(de)(de)(de)每(mei)個(ge)特(te)(te)(te)(te)征(zheng)(zheng)向(xiang)(xiang)(xiang)(xiang)(xiang)(xiang)量(liang)屬于最(zui)優(you)(you)(you)主(zhu)(zhu)(zhu)成(cheng)(cheng)分(fen)的(de)(de)(de)(de)(de)評(ping)估(gu)參考(kao)(kao)指標(biao)(biao)和(he)(he)(he)所(suo)(suo)(suo)(suo)(suo)(suo)需的(de)(de)(de)(de)(de)主(zhu)(zhu)(zhu)成(cheng)(cheng)分(fen)選(xuan)(xuan)取(qu)(qu)數量(liang)，能夠避免(mian)傳統方式(shi)下僅根(gen)(gen)據(ju)特(te)(te)(te)(te)征(zheng)(zheng)值(zhi)大(da)小進(jin)(jin)行(xing)主(zhu)(zhu)(zhu)成(cheng)(cheng)分(fen)排序(xu)，且在(zai)(zai)不影響計算復雜度(du)效(xiao)(xiao)(xiao)率(lv)的(de)(de)(de)(de)(de)同時(shi)保留裂(lie)縫重(zhong)要(yao)的(de)(de)(de)(de)(de)變(bian)化信息(xi)，達(da)到有效(xiao)(xiao)(xiao)分(fen)析和(he)(he)(he)識(shi)別裂(lie)縫變(bian)尺(chi)度(du)特(te)(te)(te)(te)征(zheng)(zheng)的(de)(de)(de)(de)(de)效(xiao)(xiao)(xiao)果(guo)，揭示裂(lie)縫的(de)(de)(de)(de)(de)主(zhu)(zhu)(zhu)要(yao)變(bian)化模式(shi)和(he)(he)(he)影響因素(su)。