人工神经网络及其在地震研究中的应用

简述了人工神经网络的发展历史,详述了Ｂ－Ｐ神经网络的基本原理,介绍了其在地震研究中的应用,文后对神经网络研究中应注意的问题进行了讨论。．     

模糊人工神经元网络在地震工程中的应用

本文将信息扩散方法和BP型人工神经元网络相结合,建立了一类可供地震工程领域使用的模糊人工神经元网络。该模型主要用来对某些物理对象各参数之间的关系进行识别。由于BP网络的良好特性,该模型有较强的自适应能力。模糊数学方法的引用,使该模型不但能处理矛盾样本,而且有信息优化处理的功能。本文以震中烈度识别为例作了演示。     

人工神经网络在地震综合预报中的应用

多级判别、聚类分析等统计模式识别方法在地震综合预报中的应用已有多篇文献报道(石绍先、沈斌,1986;1990;王学仁,1982).多年预报实践表明,模式识别方法对于地震预报是有效的.随着国际上神经网络研究的兴起,该方法也被用于模式识别领域,但尚未见其用于地震综合预报方面.本研究运用“反向传播”神经网络,对滇西南地震区17个震例进行了计算机分析,建立了地震综合预报的专家系统,从而为进一步研究决定地震强度的物理因素,准确地预报将来的未知地震提供参考信息.     

图象识别方法在工程地震学中的应用

本文讨论图象识别方法在工程地震学中应用的现状及前景。首先简略介绍算法的基本原理及对算法的改进,然后作为新研究成果的介绍论述了图象识别方法在确定潜在震源区、砂土液化势方面的应用以及用C-拓扑模糊决策分类系统——一种新的动态分类系统去估计潜在震源区随时间变化发震能力——地震势的方法     

人工神经网络在地震危险性分析中应用的探讨

人工神经网络是新近发展起来的一项高新仿生信息处理技术，本文以地震潜在震源区识别为例，探讨了人工神经网络分类识别在地震危险性分析中应用的可行性和前景，结果表明，人工神经网络具有识别精度高、方法简单、适应性强等多项优点，在地震危险性分析、烈度评定、地震预报等方面具有广阔应用前景。     

深度人工神经网络在地震反演中的应用进展

人工神经网络是通过从大量训练数据中学习来拟合复杂非线性函数的有效方法,属于一种数据驱动的机器学习方法.人工神经网络应用于地震反演时可以得到更高分辨率和精度的结果,有着优于传统反演方法的泛化能力和非线性拟合能力.本文对人工神经网络的发展脉络进行了回顾,梳理了基于梯度的学习过程中代价函数的作用,反向传播学习算法的思路,激活函数的不同类型,以及万能近似定理等.特别是对热门的深度神经网络,按照时间先后顺序总结了带卷积核的LeNet-5、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet、UNet、自编码器和GANs等经典模型.在此基础上,本文分析了深度神经网络在反射系数和子波反演、速度反演、波阻抗反演和地震结构反演中不同网络的拓扑结构、学习算法、激活函数和训练样本等.最后,本文归纳和讨论了用于地震反演的有监督端到端学习网络的流程和关键影响因素等,展望了融入物理规律、基于反演目标函数展开的专用地震反演网络.     

脉动的研究及其在地震工程中的应用

由于脉动观测简单，方便，特别是对难于勘探其地层结构的大城市，更具有经济，安全的特点，故而在世界上得到了日益广泛的应用。本文总结了脉动技术应用于地震工程的四种主要形式，并从弹性波理论的角度进行了评述。     

论历史地震研究在工程地震中的作用

本文通过回顾，展望及对现行《工程场地地震安全性评价工作规范》有关条文的理解，论述了历史地震研究在工程地震中的重要作用。历史地震研究，不仅在甄别历史地震参数、评定场地的地震基本烈度、编制地震烈度区划图、分析地震资料的时空不均匀性和历史地震对场地的方面是主要的手段和方法，而且在提供具有概率含义的抗震设防参数、编制综合性的设防区划图、确定背景地震强度等方面，也可能成为重要的方法。     

波动理论基础知识及其在地震工程中的初步应用（续）

1.3 波阻抗和波动能量 波动传播的物理量既可以是运动学参数,如位移、速度和加速度,也可以是其他物理量,如应力、能量等。本节将从应力和波动能量传播的角度进一步讨论波动传播概念和各个物理量之间的联系。此外,为了确定式(8)的一般解(12)中函数f和g的具体形式,必须考虑问题的初始条件和边界条件。本节将通过一个简单的边值和初值问题的求解展开讨论。     

基于人工神经网络的地震活动性研究

人工神经网络通过神经元之间的相互作用来完成整个网络的信息处理,具有自学习和自适应等一系列优点,因而用它来进行地震活动性研究是可行的。针对地震活动性问题,初步建立了基于人工神经网络的计算分析系统,给出了应用实例。     

波动理论基础知识及其在地震工程中的初步应用（续）

波动理论基础知识及其在地震工程中的初步应用（续）廖振鹏，袁一凡（国家地震局工程力学研究所，哈尔滨１５００００）ＥＳＳＥＮＴＩＡＬＫＮＯＷＬＥＤＧＥＯＮＷＡＶＥＴＨＥＯＲＹＡＮＤＩＴＳＰＲＥＬＩＭＩＮＡＲＹＡＰＰＬＩＣＡＴＩＯＮＴＯＥＡＲＴＨＱＵＡＫＥ...     

基于人工神经网络的地震经济损失评估

地震经济损失估计是涉及多方面、多级次的复杂指标体系的非线性动力问题。其指标体系的选取以具有代表性、可靠、易获取、易于定量化为原则。应用MATLAB6.5神经网络工具箱,建立了适用于震后经济损失快速评估的三层BP神经网络地震灾害经济评估模型。     

活断层工作方法在中早期历史地震研究中的作用

中国地震历史资料丰富，是世界历史文化宝库中的重要组成部分。长期以来，在中国国民经济建设及世界地震科学研究中发挥了并将继续发挥巨大作用。我们同时也应当清醒地看到，我国的地震历史记载并不完备，如：历史地震资料在空间上和时间上分布的不平衡；历史地震震级问题需要进一步深入研究；有相当一部分地震有史料记载，但无法编入“中国强震目录”等。针对这些问题，中国史料地震学需要进一步开拓和发展。本文以两个应用实例说明把活断层工作方法及现代年代学方法引入早期疑难或缺失的历史地震研究中是必要的和可能的。