[发明专利]一种地震震相的拾取方法有效
| 申请号： | 201910298841.8 | 申请日： | 2019-04-15 |
| 公开（公告）号： | CN110032975B | 公开（公告）日： | 2021-09-07 |
| 发明（设计）人： | 李健;王晓明;刘哲函;商杰;盖磊;邱宏茂 | 申请（专利权）人： | 禁核试北京国家数据中心 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G01V1/30 |
| 代理公司： | 中国兵器工业集团公司专利中心 11011 | 代理人： | 赵欣 |
| 地址： | 100085 *** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种地震震相的拾取方法，该方法构建了基于多任务深度卷积神经网络模型，通过定义加权的分类损失函数，设计了分类和回归的联合损失函数，利用可获取的某个区域台网大规模三分向台站波形数据集对模型进行训练、验证和测试，实现对震相的检测识别和到时的精确拾取，然后采用迁移学习和数据增强方法，将模型应用于目标区域台网小规模数据集的训练、验证和测试中，实现对目标区域震相拾取。本发明提出利用多任务卷积神经网络同时实现地震震相的检测识别和到时估计，利用迁移学习实现对仅有小型数据集的目标区域的震相精确拾取，解决了地震震相的拾取难题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 地震 拾取 方法 | ||
【主权项】：
1.一种地震震相的拾取方法，其特征在于，具体包括以下步骤：S1、设计并训练用于地震震相拾取的多任务卷积神经网络；S2、获取目标区域台网的三分向地震台站的波形数据；S3、以一定时间为窗口截取波形数据；S4、对截取的波形数据进行预处理；S5、将预处理后的波形数据输入到S1得到的多任务卷积神经网络，得到震相类别和精确的震相到时估计值；S6、根据拾取的震相确定地震发震时刻和位置。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于禁核试北京国家数据中心，未经禁核试北京国家数据中心许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201910298841.8/，转载请声明来源钻瓜专利网。
