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神经网络在震相识别中的应用
被引量：
15
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作者
王娟
刘俊民
范万春
《现代电子技术》
2004年第8期35-37,共3页
设计了三阶段的三层 BP神经网络对地震震相进行分类识别 ,系统将地震震相分为 4类 :远震 T、区域性 S、区域性 P、噪声 N;网络训练测试利用了 STKA台站的 2 0 0组数据 ,样本集和测试集各占 10 0组 (其中 3 0个远震 T波、 2 0区域性 P波...
设计了三阶段的三层 BP神经网络对地震震相进行分类识别 ,系统将地震震相分为 4类 :远震 T、区域性 S、区域性 P、噪声 N;网络训练测试利用了 STKA台站的 2 0 0组数据 ,样本集和测试集各占 10 0组 (其中 3 0个远震 T波、 2 0区域性 P波、 2 0区域性 S波、 3 0噪声 N ) ,三阶段的平均识别效率分别为 91% ,93 .8% ,98% ,实验证明 ,用神经网络对地震震相进行自动识别是可行的 。
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关键词
地
震
震
相
分类识别
神经网络
偏震分析
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职称材料
题名
神经网络在震相识别中的应用
被引量：
15
1
作者
王娟
刘俊民
范万春
机构
西北核技术研究所
出处
《现代电子技术》
2004年第8期35-37,共3页
基金
国防科研预先研究项目 (41 330 0 30 5)
文摘
设计了三阶段的三层 BP神经网络对地震震相进行分类识别 ,系统将地震震相分为 4类 :远震 T、区域性 S、区域性 P、噪声 N;网络训练测试利用了 STKA台站的 2 0 0组数据 ,样本集和测试集各占 10 0组 (其中 3 0个远震 T波、 2 0区域性 P波、 2 0区域性 S波、 3 0噪声 N ) ,三阶段的平均识别效率分别为 91% ,93 .8% ,98% ,实验证明 ,用神经网络对地震震相进行自动识别是可行的 。
关键词
地
震
震
相
分类识别
神经网络
偏震分析
Keywords
seismical phase
classify discrimination
neural network
polarization analysis
分类号
P315.6 [天文地球—地震学]
TP389.1 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
神经网络在震相识别中的应用
王娟
刘俊民
范万春
《现代电子技术》
2004
15
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