深度学习方法在地震事件分类中的应用及可解释性研究

采用2016—2020年福建台网所记录的爆破和天然地震事件以及背景噪声数据集,使用CNN模型、Inception10模型、ResNet18模型和Vgg16模型4种深度学习网络模型进行分类研究。针对深度学习网络模型的“黑盒”问题,将梯度类激活映射(Gradient-weighted Class Activation Mapping, Grad-CAM)算法引入这4种分类模型中,得到每个模型的可视化图。通过可视化图可以直观地看出模型在做出分类决策时对于不同波形特征的依赖权重,为模型的可解释性提供依据,进而提高模型的可信度。通过对模型的可视化图分析得出,分类效果更好的CNN模型和Vgg16模型在做出决策时更依赖于地震波形的震相特征,对于震前和震后的波段关注较小;而ResNet18模型和Inception10模型对于震相特征的关注不够敏锐。通过Grad-CAM算法对模型进行可视化分析得到的结果能够很好地反映模型的分类效果,对于改进和选择合适的分类模型具有重要意义。     

非线性弹性地震学研究进展与展望

非线性弹性地震学是基于岩石非线性弹性关系的地震波传播理论,也是当前地球物理学一个前沿的研究领域.该研究不依赖于线性胡克定律,而是通过实验探究和理论推导的方式来构建非线性弹性本构关系,并以此为基础建立非线性波动方程,进一步探究岩石非线性弹性的成因以及非线性弹性参数的本质机制.与传统理论相比,非线性弹性地震学所依赖的本构关系具有更高的精确性,更符合岩石实际的应力-应变响应,在微小结构探测方面也具有更高的精度.近年来,随着该研究的不断深入,静态、准静态、动态共振、以及共传播超声波实验方法都得到了迅速发展,本构关系和波动方程的推导也取得了进展,同时此方法在野外地震观测和地球大范围尺度非线性弹性的研究中也开始了应用尝试.总之,在过去几十年非线性弹性地震学得到了快速的发展,取得了丰富的成果,然而各研究方向成果分散,缺乏系统性认识.因此为了便于将来更好的开展研究,我们系统总结了实验观测方法、非线性本构关系建立、波动方程推导、实际地震资料应用等方面的研究进展,并结合当前的研究现状预期了未来可行的发展方向．     

2003年新疆巴楚地震CPT液化数据库构建

2003年2月24日新疆巴楚-伽师地区发生M_S6.8地震,出现了唐山地震、海城地震后近30年我国大陆最具规模的砂土液化现象。大量研究显示,巴楚地震液化砂土标贯击数与锥尖阻力指标偏大,采用国内外液化判别方法往往会判为非液化。利用Robertson土质分类图对巴楚地区孔压静力触探试验(CPTU)数据进行土类分层检验,基于以下原则,选定了液化点液化层与非液化点临界液化层。(1)应选取非液化点土层剖面中最易液化层,不能因液化点力学指标偏大而将非液化点临界液化层力学指标选得更大;(2)应结合q_c-h与R_f-h图,避免选取黏土为液化层;(3)巴楚地区液化层往往上覆非饱和细砂,形成透水边界,选取液化层时应舍弃存在透水边界的土层。最后,利用我国规范方法构建了巴楚地震静力触探(CPT)液化数据库,并进行了初步的判别分析。     

早期左心功能不全的一种CT征象——胸膜下区宽带状影的研究

早期左心功能不全的诊断目前仍较困难,作者在部分病人的胸部CT 图象上发现一种胸膜下区宽带状影与早期左心功能不全有密切关系,表现为两肺背部呈带状的模糊影象,这种胸膜下宽带状影对诊断早期左心功能不全,尤其是舒张功能有一定的临床意义。     

结构模糊随机可靠度的实用计算方法

本文以模糊随机变量为基本变量，定义了结构的模糊随机功能函数，分析了结构有效状态与失效状态之间的模糊性，建立了结构的模糊随机极限状态方程。利用序关系给出单失效模式结构的模糊安全准则，讨论了ａ－约束水平条件下单失效模式结构的失效概率、可靠度及可靠指标，进而得出结构的模糊随机失效概率、模糊随机可靠度及模糊可靠指标等。本文给出的具体计算方法和目前设计规范中彩的方法是相对应的。     

功能CT成像术前评估肺癌生物学行为的研究进展

肺癌是临床常见的恶性肿瘤,有较高的发病率及死亡率。评估肺癌的生物学行为对选择治疗方案、判断疗效及预后具有重要意义,但病理组织标本的获取依赖有创操作且存在诸多问题。目前,应用较先进的功能CT成像技术在术前无创性地评估肺癌的生物学行为已成为当下研究的热点,本文就功能CT成像的一般原理及在评估肺癌生物学行为方面的应用予以综述。     

环境因子对浮游甲壳动物群落功能多样性的影响

基于功能性状的生物多样性分析是当前生态学研究中的常用方法之一.浮游动物作为水生态系统食物网的重要组成成分,其功能多样性受关注的程度远不如其重要性.本文通过对14个水体浮游甲壳动物群落结构的研究,分析了环境因子对其功能多样性指数,包括功能丰富度(FRic)、功能均匀度(FEve)、功能离散度(FDiv)和功能分散度(FD...     

中国南亚热带水库敞水区春季轮虫群落结构:基于分类特征和功能性状的分析

轮虫是淡水后生浮游动物中种类最丰富的类群,是水体生态系统食物链的关键环节.很多种类的轮虫对环境变化敏感,环境条件的改变能够导致其群落结构的快速变化,因此,轮虫群落的组成与变化可从生态位角度得以解释.物种的功能性状可提供更强的生态适应性信号,轮虫的个体大小是反映其代谢与行为的综合性状,而咀嚼器、防御结构及防御行为则反映了...     

结合遗传算法的LVQ神经网络在声学底质分类中的应用

学习向量量化（Learning Vector Quantization,LVQ）神经网络在声学底质分类中具有广泛应用. 常用的LVQ神经网络存在神经元未被充分利用以及算法对初值敏感的问题,影响底质分类精度. 本文提出采用遗传算法（Genetic Algorithms,GA）优化神经网络的初始值,将GA与LVQ神经网络结合起来,迅速得到最佳的神经网络初始权值向量,实现对海底基岩、砾石、砂、细砂以及泥等底质类型的快速、准确识别. 将其应用于青岛胶州湾海区底质分类识别研究中,通过与标准的LVQ神经网络的分类结果进行比较表明,该方法在分类速度以及精度上都有了较大提高.