基于深度学习卷积神经网络的地震波形自动分类与识别

来源 :地球物理学报 | 被引量 : 70次 | 上传用户：LeoPark

【摘要】

：

发展高效、高精度、普适性强的自动波形拾取算法在地震大数据时代背景下显得越来越重要.波形自动拾取算法的主要挑战来自如何适应不同区域的不同类型地震事件的分类与筛选.本文针对地震事件-噪音分类这一问题,使用13839个汶川地震余震事件建立数据集,应用深度学习卷积神经网络(CNN)方法进行训练,并用8900个新的汶川余震事件作为检测数据集,其训练和检测准确率均达到95%以上.在对连续波形的检测中,CNN方

【作者】

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赵明陈石 Dave Yuen

【机构】

：

中国地震局地球物理研究所,美国哥伦比亚大学应用物理和应用数学系,中国地质大学大数据学院

【出处】

：

地球物理学报

【发表日期】

：

2019年01期

【关键词】

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卷积神经网络自动波形拾取

【基金项目】

：

国家自然科学基金(41774090,41804047),中国地震局地球物理研究所基本科研业务专项(DQJB1801)为本研究提供资助.

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