公开(公告)号：CN118965100A

公开(公告)日：2024-11-15

申请号：CN202410982427.X

申请日：2024-07-22

Applicant: 东北大学

Inventor： 任涛 ,  项文娟 ,  孟凡春 ,  何欣宇

IPC: G06F18/241 ,  G01V1/28 ,  G06F18/243 ,  G06F18/10 ,  G06F18/211 ,  G06F18/213 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N5/01 ,  G06N20/20

Abstract: 本申请提出一种基于多特征融合的深度学习地震事件分类方法及系统，属于地震数据处理技术领域，所述方法包括：通过多个台站采集地震波形数据；将地震波形数据进行预处理；将预处理后的地震波形数据输入到预训练的分类网络进行分类；预训练的分类网络包括：基于先验知识的特征计算网络、基于XGBoost的特征提取网络、基于Bi‑LSTM的波形特征提取网络、基于稀有类别生成的数据增强网络、基于Attention的特征选择网络以及分类网络；将所有台站的地震事件分类结果进行投票，根据投票结果确定地震的事件类型，并将地震的事件类型进行输出并显示。本申请通过融合物理特征和数据增强，提高了天然地震和非天然地震事件分类的准确率。

公开(公告)号：CN119805557A

公开(公告)日：2025-04-11

申请号：CN202411869884.4

申请日：2024-12-18

Applicant: 东北大学

Inventor： 任涛 ,  何欣宇 ,  项文娟 ,  孟凡春

IPC: G01V1/28 ,  G01V1/36 ,  G01V1/01 ,  G06F18/213 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06N3/045

Abstract: 本发明提供一种结合多源特征与协同损失的单台站地震定位系统及方法，涉及地震定位技术领域，其中单台站地震定位系统包括数据预处理模块、模型训练模块、单台震源定位模型；通过查询地震目录信息，将三分量波形数据输入数据预处理模块，将预处理后的的地震波形数据输入单台震源定位模型中，对各个网络模块进行训练，得到单台站地震定位系统，并输出时序特征张量、时频特征张量和台站信息特征张量；将训练好的地震定位系统用于预测震源深度和震中距，将台站采集到的地震波形数据输入数据预处理模块，得到标准化的波形数据，输入至地震震源定位模块，输出该台站的震源深度和震中距的预测结果。