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Investigation into the automatic recognition of time series precursor of earthquakes
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作者 黄汉明 范洪顺 +1 位作者 边银菊 邹立晔 《Acta Seismologica Sinica(English Edition)》 EI CSCD 1998年第5期87-96,共10页
In this paper, a new method of quantitative description of earthquake precursors is proposed; by this method, the precursory pattern of time series can be quantitatively described with a two-dimensional matrix. On thi... In this paper, a new method of quantitative description of earthquake precursors is proposed; by this method, the precursory pattern of time series can be quantitatively described with a two-dimensional matrix. On this basis, a method of automatic recognition or automatic acquirement of precursory pattern, called simply the AA method, is put forward. Then, taking North China region as an example, various seismological precursors such as the frequency, energy, b -value, etc . and various nonlinear parameter precursors such as the capacity dimension, information dimension, correlation dimension, Hurst index and its difference, etc. are analyzed and the 8 time series so obtained are recognized automatically using the proposed precursory pattern and AA method. Besides, C-method tests and very rigorous HF (history and future) tests are made. The result shows that the R-value of prediction efficacy assessment is fairly high. 展开更多
关键词 earthquake prediction precursory pattern automatic recognition C-method test HF test
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Automatic signal detection based on support vector machine
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作者 王海军 刘贵忠 《Acta Seismologica Sinica(English Edition)》 CSCD 2007年第1期88-97,共10页
Algorithm of STA/LTA is frequently used in automatic signal detection, in which the range of detection threshold is (0, ∞), the optimal threshold should be determined by experiment to make a balance between false d... Algorithm of STA/LTA is frequently used in automatic signal detection, in which the range of detection threshold is (0, ∞), the optimal threshold should be determined by experiment to make a balance between false detection and missing detection. By using the theory of pattern recognition, a new algorithm for automatic signal detection based on support vector machine was proposed and the method of preprocess and pattern feature extraction were dis- cussed as well as the selection of kernel function for support vector machine. The detection performance of the new algorithm was analyzed by means of real seismic data. The experiments showed that the new method could simplify the selection of threshold and detect signal accurately. In addition to the better performance of anti-noise, the ratio of false detection could decrease 85% in comparison with that of STA/LTA. 展开更多
关键词 support vector machine earthquake automatic processing pattern recognition
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基于图像结构信息的城市房屋震害特征自动提取技术 被引量:8
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作者 尹京苑 柳稼航 +1 位作者 单新建 赵俊娟 《遥感信息》 CSCD 2004年第1期27-30,共4页
由于常规边界检测算法难以完全满足城市房屋震害特征提取的需求 ,本研究提出了一种基于最优方法的边界跟踪方法 ,并利用ENVIIDL二次开发语言实现了基于区域结构和纹理统计特性相结合的损坏房屋自动识别算法。最后以 1976年我国唐山地震... 由于常规边界检测算法难以完全满足城市房屋震害特征提取的需求 ,本研究提出了一种基于最优方法的边界跟踪方法 ,并利用ENVIIDL二次开发语言实现了基于区域结构和纹理统计特性相结合的损坏房屋自动识别算法。最后以 1976年我国唐山地震的黑白航空影像为例 ,进行倒塌房屋的自动识别 ,得到了较为满意的结果。结果表明 ,利用本文所提出的震害建筑自动识别方法 ,在提取震害房屋信息方面是有效的 ,其结果与目视结果大体一致。在完全倒塌的试验区 ,震害房屋的识别结果与目视解译的结果几乎完全一致 ,符合程度在 99%左右 ;在其部分倒塌区 ,自动识别的结果与目视解译的结果符合程度也达到了 89%。在这项自动识别理论中 ,由于采用了基于区域的图像处理与分析技术 ,所以保持了房屋建筑最基本的特性———区域特征 ,完全不同于基于光谱特征的震害房屋识别技术 ,故而可以得到较好的自动识别结果。 展开更多
关键词 地震灾害 震害识别 自动跟踪 图像结构信息
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遥感图象自动识别城市震害房屋——以2001年印度库奇地震和1976年唐山地震为例 被引量:13
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作者 柳稼航 单新建 尹京苑 《地震学报》 CSCD 北大核心 2004年第6期623-633,共11页
在高分辨率遥感影像上 ,完好房屋的表面呈现出均一的图象纹理特点 ,而对于倒塌房屋或半倒塌房屋 ,由于破坏截面比较粗糙 ,在图象上表现出斑块状的低灰度值区域 .用适当的灰度门限值截取图象亮度值时 ,在这些低灰度值区域会出现一系列互... 在高分辨率遥感影像上 ,完好房屋的表面呈现出均一的图象纹理特点 ,而对于倒塌房屋或半倒塌房屋 ,由于破坏截面比较粗糙 ,在图象上表现出斑块状的低灰度值区域 .用适当的灰度门限值截取图象亮度值时 ,在这些低灰度值区域会出现一系列互不连通的“洞” .利用震后一景遥感影像上的各区域洞的个数、洞面积与区域面积之比等统计信息 ,可将完好无损的房屋与损坏的房屋区分开来 ,从而达到破坏房屋与完好房屋自动识别的目的 .基于这些特点 ,本文提出了一种利用区域结构与纹理统计特性相结合进行损坏房屋自动识别的方法 ,并以 2 0 0 1年印度库奇 (Bhuj)地震 1m分辨率的iKonos卫星融合影像和 1976年我国唐山地震的黑白航空影像为例 ,利用这些区域结构和纹理的统计特性 ,进行倒塌房屋的自动识别 ,得到了较为满意的结果 . 展开更多
关键词 区域分析 震害识别 图象理解 库奇地震 唐山地震
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唐山7.8级地震前地下水位异常的模糊识别 被引量:10
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作者 郑熙铭 冯德益 《地震地质》 EI CSCD 北大核心 1989年第3期1-8,共8页
本文利用模糊集从属函数方法,处理了1976年唐山地震前后,京津唐辽地区30余眼井的地下水位资料,约6300多个观测数据。结果表明:在唐山地震之前,地下水位的趋势异常不明显;但在该次地震前存在着明显的短临异常,而且越接近于地震发生,异常... 本文利用模糊集从属函数方法,处理了1976年唐山地震前后,京津唐辽地区30余眼井的地下水位资料,约6300多个观测数据。结果表明:在唐山地震之前,地下水位的趋势异常不明显;但在该次地震前存在着明显的短临异常,而且越接近于地震发生,异常井孔越多,越集中于震中地区。 展开更多
关键词 地震 地下水位 模糊集 唐山地震
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数字化台网的近震震相自动识别 被引量:16
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作者 朱元清 佟玉霞 +1 位作者 于海英 宋俊高 《西北地震学报》 CSCD 北大核心 2002年第1期5-12,共8页
首次提出了数字化台网对于近震震相自动识别的“波形变化值增长”算法和“无后续震相”判据 .前者根据波形变化值来描述近震波形的变化 ,用该值的增长捕捉地震波振幅或频率的突变 ;后者在识别到初动后考察后续波形的变化情况 ,如果没有... 首次提出了数字化台网对于近震震相自动识别的“波形变化值增长”算法和“无后续震相”判据 .前者根据波形变化值来描述近震波形的变化 ,用该值的增长捕捉地震波振幅或频率的突变 ;后者在识别到初动后考察后续波形的变化情况 ,如果没有其它震相 ,初动识别无效 .该判据使算法在初动震相振幅过小识别不清时 ,不会误将后续振幅较大的震相识别为初动震相 .该方法经实例检验表明精度符合地震速报的要求 。 展开更多
关键词 震相自动识别 波形变化值增长 地震波形 近震 数字化台网
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基于支持向量机的信号自动检测算法 被引量:6
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作者 王海军 刘贵忠 《地震学报》 CSCD 北大核心 2007年第1期85-94,共10页
STA/LTA算法是信号自动检测中的经典算法.这种算法中检测阈值的分布范围在0~∞之间,合适的检测阈值不但要根据实验反复调试,而且要在误检率和漏检率之间取得平衡.针对这一问题,从模式识别的角度出发,给出了一种基于支持向量机的信号检... STA/LTA算法是信号自动检测中的经典算法.这种算法中检测阈值的分布范围在0~∞之间,合适的检测阈值不但要根据实验反复调试,而且要在误检率和漏检率之间取得平衡.针对这一问题,从模式识别的角度出发,给出了一种基于支持向量机的信号检测算法.讨论了该算法中数据预处理和模式特征提取的方法,以及支持向量机中核函数的选择问题.利用实际地震数据,分析了这种算法的检测性能.结果表明,这种算法简化了检测阈值的选择.在准确检测信号的同时,其误检率相对于STA/LTA算法可以降低约85%,并且具有较强的抗噪性能. 展开更多
关键词 支持向量机 地震 自动处理 模式识别
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MATLAB软件与ALOS遥感影像在震害建筑物自动识别中的应用——以都江堰市区为例 被引量:4
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作者 曾繁如 何政伟 李喆 《西北地震学报》 CSCD 北大核心 2009年第4期327-332,共6页
利用遥感技术进行震害建筑物的自动识别可为震害的快速评估与救灾决策提供科学可靠的依据。本文从震害建筑物在高分辨率遥感影像下灰度的特征入手,以5.12汶川特大地震后都江堰市区ALOS遥感影像为数据源,在MATLAB平台下对影像进行灰度增... 利用遥感技术进行震害建筑物的自动识别可为震害的快速评估与救灾决策提供科学可靠的依据。本文从震害建筑物在高分辨率遥感影像下灰度的特征入手,以5.12汶川特大地震后都江堰市区ALOS遥感影像为数据源,在MATLAB平台下对影像进行灰度增强处理、数学形态学重构以及连接、填充处理,并结合区域统计特性最后自动识别震害房屋。结果表明,利用ALOS影像丰富的纹理特征及空间结构信息与MATLAB在数学形态学处理中的优势能够准确有效地提取震害建筑物信息。 展开更多
关键词 MATLAB软件 ALOS遥感影像 震害建筑物 自动识别 数学形态学 都江堰市区
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MSDP软件震相自动识别技术实现 被引量:5
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作者 苏柱金 黄文辉 《地震地磁观测与研究》 2015年第5期121-127,共7页
利用MSDP交互分析软件实现震相自动识别技术,技术模块主要实现STA/LTA触发算法、AR-AIC震相识别方法、Filter Picker方法和自动量取振幅方法,提高MSDP分析处理地震事件和进行地震速报的效率,并利用大量地震事件对震相自动识别技术进行... 利用MSDP交互分析软件实现震相自动识别技术,技术模块主要实现STA/LTA触发算法、AR-AIC震相识别方法、Filter Picker方法和自动量取振幅方法,提高MSDP分析处理地震事件和进行地震速报的效率,并利用大量地震事件对震相自动识别技术进行测试和验证。 展开更多
关键词 地震速报 初至波震相检测 自动识别 自动量取振幅
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基于模式识别技术的丢头地震记录自动识别方法
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作者 卢建旗 谢志南 +1 位作者 李山有 马强 《应用基础与工程科学学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第2期503-516,共14页
从海量地震记录中自动提取初至P波中所蕴含的震源参数信息是地震预警震源参数估计方法研究的新趋势.丢头地震记录作为该方法研究中的不合格样本,如果不将其排除,将会对统计样本造成严重污染.目前,还没有丢头地震记录的自动识别方法.针... 从海量地震记录中自动提取初至P波中所蕴含的震源参数信息是地震预警震源参数估计方法研究的新趋势.丢头地震记录作为该方法研究中的不合格样本,如果不将其排除,将会对统计样本造成严重污染.目前,还没有丢头地震记录的自动识别方法.针对这一问题,通过分析丢头记录的产生机制,提出了丢头与未丢头地震记录的可分性特征参数.在此基础上,利用Fisher线性分辨算法建立了基于特征参数线性组合的丢头记录自动识别方法.利用中国强震观测台网记录的82次地震的1786条竖向加速度记录对算法进行了训练,获得方法的训练识别成功率95.92%;利用10折交叉验证法对训练结果进行了验证,获得方法的泛化识别成功率为95.57%.结果表明,该丢头地震记录的自动识别方法能够为地震预警新方法研究中海量地震记录初至P参数的自动提取提供技术支撑. 展开更多
关键词 地震预警 丢头地震记录 自动识别 k折交叉验证 Fisher线性分辨 模式识别
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