针对时域空间动态样本模式分类和标记信息的有效利用问题，提出了一种基于多示例学习的动态样本半监督聚类算法。根据时间信号的结构关系和模态特征，建立动态样本的多示例信息表示模型；通过定义一种可度量时变函数样本包间近似度的广义Hausdorff距离和基于近邻传播的聚类原则，构建多示例动态样本包的半监督聚类算法。算法利用样本包的类别先验知识构建样本集初始划分种子簇并探索样本的分布特征，采用基于广义Hausdorff距离的近邻传播策略调整样本包聚类，突出动态指标局部模态变化特征在样本分类中的差异性。以油田地质研究中测井曲线油层水淹状况判别为例，验证了模型和算法的有效性。
油层水淹状况判别 聚类算法 时变函数集合 半监督学习 多示例模型