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位场数据资料中包含有深度较大、分布较广的场源信息，能相对直观地从平面上反应断裂构造的展布及基底坳隆特征等构造信息，因此其一直被地球物理学家和地质学家作为研究区域地质构造的一种重要手段。但是在位场面积勘探中所获取的异常通常都非常复杂，要从异常中获取有用的信息比较困难。传统的解释方法需要地球物理学家凭借位场信息特征靠经验来人工完成。这样的工作即费时，又费力，效率非常低。而且工作本身对信息判读者的要求比较高。在遇到专家不能亲临的情况时，解释工作往往会陷入停滞。但随着计算机及其相关技术被引入到位场资料处理的工作中，位场资料的处理、解释工作发生了根本改变，准确、高效的工作方式逐渐成为现实。
本文从如何利用计算机人工智能的方法来提高关于位场资料构造信息的提取的效率和准确性的目的出发，首先介绍了国内外研究人员在这方面所做的工作并提出了研究的不足之处。在此基础之上选择了骨架算法作为突破口，希望能在利用计算机自动识别与提取位场资料构造信息的研究中做出一点具有实用价值的成果。本文就这一目的主要做了以下五方面工作：
一、在充分调研了地震骨架算法的发展过程并分析了其各阶段算法的优缺点之后，引入了借鉴地震骨架算法的思想发展而来的位场骨架算法。
二、对比地震栅格数据与位场栅格数据的特点，针对两者的不同具体描述了位场骨架算法的基本思路，原理和特点并具体指出了位场骨架算法对原有地震骨架算法的改进。与此同时，在分析了位场骨架算法的具体步骤之后，指出了已有位场骨架算法的部分缺点：算法在进行周期连接操作时，对最优周期连接的判断标准只有唯一的价值函数值作为检验值。而这个值又是人为的，经验性的值，因此难免会出现错误。比如当所设置的检验值过大时，就会造成部分极性不同的周期也被连接到一起。
三、针对位场骨架算法设计了算法实现的流程，并详细介绍了实现流程的步骤。在介绍流程步骤的过程中指出了已有位场骨架算法在实现时表现出的不足，并对不足提出了修改：(1)修改了算法中关于波形连接规则的限制条件。(2)修改了对于波形的判断条件：假设输入的栅格数据大小为m×n，m、n分别为栅格数据的行数和列数。αi，j为栅格数据中第i行，第j列的数据，i、j分别为a的行号和列号。现有αi，j为一个已被找出的局部极值点，但还没找到与之组成波形的对应的极值点。当i=m-1时，αi，j作为单独的极值点被舍弃：当i
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