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申请/专利权人:东北大学
摘要:本发明提供一种基于深度学习的多特征融合的地震震级检测方法及系统,涉及深度学习技术领域。系统包括数据预处理模块和地震震级检测模块。方法包括:采集原始地震三分量波形数据;对原始地震三分量波形数据进行数据预处理,得到预处理好的地震三分量波形数据;从预处理好的地震三分量波形数据中获取训练集;搭建震级检测模型;对模型进行训练,直到达到设定的训练轮次,保存已训练的轮次中效果最好的模型作为最终的震级检测模型;将待检测的地震三分量波形数据进行数据预处理后,输入最终的震级检测模型获得震级检测结果。本发明能够一次性计算出震级大小,不需要经过多次修订以及人工的干预,并且提高了计算精度。
主权项:1.基于深度学习的多特征融合的地震震级检测方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:步骤1采集原始地震三分量波形数据;步骤2对原始地震三分量波形数据进行数据预处理,得到预处理好的地震三分量波形数据;步骤3从预处理好的地震三分量波形数据中获取训练集;步骤4搭建震级检测模型;步骤5对模型进行训练,直到达到设定的训练轮次,保存已训练的轮次中效果最好的模型作为最终的震级检测模型;步骤6将待检测的地震三分量波形数据进行数据预处理后,输入最终的震级检测模型获得震级检测结果。
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权利要求:
百度查询: 东北大学 基于深度学习的多特征融合的地震震级检测方法及系统
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