| 支持向量分类机LIBSVM方法识别天然地震、爆破与塌陷 |
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| 引用本文： | 范晓易,曲均浩,曲保安,刘方斌,山长仑,周少辉.支持向量分类机LIBSVM方法识别天然地震、爆破与塌陷[J].大地测量与地球动力学,2019,39(9):916-918. |
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| 作者姓名： | 范晓易 曲均浩 曲保安 刘方斌 山长仑 周少辉 |
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| 作者单位： | 山东省泰安基准地震台,山东省泰安市小罗汉崖2号,271000;山东省地震局,济南市文化东路20号,250014 |
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| 基金项目： | 山东省地震局科技创新团队基金;中国地震局三结合课题 |
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| 摘 要： | 对天然地震、爆破及塌陷的波形数据进行小波变换，并用小波转换系数提取香农熵特征，采用支持向量分类机LIBSVM多类模式识别方法对香农熵特征进行分类识别，识别率在80%~95%之间。结果表明，采用LIBSVM对波形特征进行分类的方法可以较好地识别天然地震、爆破与塌陷。
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| 关 键 词： | 支持向量分类机 香农熵 小波分析 特征向量 分类识别 |
Support Vector Machine LIBSVM Method for Identifying Natural Earthquakes,Blasting and Collapse |
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| FAN Xiaoyi,QU Junhao,QU Bao’an,LIU Fangbin,SHAN Changlun,ZHOU Shaohui.Support Vector Machine LIBSVM Method for Identifying Natural Earthquakes,Blasting and Collapse[J].Journal of Geodesy and Geodynamics,2019,39(9):916-918. |
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| Authors: | FAN Xiaoyi QU Junhao QU Bao’an LIU Fangbin SHAN Changlun ZHOU Shaohui |
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| Abstract: | In this paper, we carry out wavelet transform of natural earthquakes, blasting and collapse. The support vector classifier LIBSVM multi-class pattern recognition method is used to classify Shannon entropy characteristics, and the recognition rate is between 80% and 95%. The results show that the method of classification of waveform features by LIBSVM can be used to identify natural earthquakes, blasting and collapse. |
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| Keywords: | support vector machine Shannon entropy wavelet analysis feature vector classification recognition |
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