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卷积神经网络在远-近地震震相拾取中的应用及模型解释
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作者 申中寅 吴庆举 《地震学报》 CSCD 北大核心 2022年第6期961-979,I0001-I0007,I0008-I0012,共31页
利用北京国家观象台的测震记录,探索了样本构建、训练过程、模型结构等因素对远震震相P-S和近震震相Pg-Sg拾取模型性能的影响。结果表明:适中的卷积层深度、正则化和数据清洗能够有效地改善模型性能,而残差块的影响却相对有限。与此同时... 利用北京国家观象台的测震记录,探索了样本构建、训练过程、模型结构等因素对远震震相P-S和近震震相Pg-Sg拾取模型性能的影响。结果表明:适中的卷积层深度、正则化和数据清洗能够有效地改善模型性能,而残差块的影响却相对有限。与此同时,基于类模型可视化和平滑GradCAM++的模型解释显示:卷积神经网络复现了震相的关键特征,其决策敏感区域也与震相识别的经验准则一致。最后,连续波形的扫描结果展示了卷积神经网络在远-近地震震相识别的应用前景与提升空间。此外,本文针对模型搭建与训练中存在的问题提出了样本选择、模型架构、标签标注和集成学习等改进方案,以供后续研究参考。 展开更多
关键词 卷积神经网络 震相识别 到时测量 可解释神经网络
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