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41.
应用模式识别定量划分潜在震源区 总被引:2,自引:0,他引:2
本文以陕西关中及部分邻区为例,考虑地质构造、地震活动及地球物地场等因素,采用不同的模式识别方法和多种计算方案,以定量判定潜在震源区。其结果表明,模式识别方法有利于地质、地震活动及地球物理场等多种因素综合应用,并能选择和显示判定潜有震源区的主要特征。不同模式识别方法的比较和多种试验方案的综合,则可提高潜在震源区判定的可靠性和稳定性。 相似文献
42.
利用一次中强以上地震(M0>4.7)发生后头3天的地震序列资料,应用模式识别、模糊聚类等方法对未来3个月内是否可能发生相当(M=M00.3)或更大(M>M0)地震作综合判定研究.回顾性预报评分结果表明,应用这些应用数学方法作综合判定比单项方法的效果明显地好.其中模式识别 CORA-3算法的 V 评分值最高,44个已知地震序列样本(5个Ⅰ类,39个Ⅱ类)参加学习和训练,内符识别全部正确.对事先留下的最后4个已知地震序列(2个Ⅰ类,2个Ⅱ类)作外推检验也全对.对研究过程中新发生的二次地震序列,一次正确,一次误判.亨明(Hamming)方法和模糊聚类方法分类的内符评分 V 可达0.8以上.外推也多数正确. 相似文献
43.
强余震持续时间的早期估计 总被引:2,自引:0,他引:2
本研究旨在解决地震序列中强余震持续时间的早期估计问题。文中首先给出了强余震的震级定义,指出:主震型与强震群型序列的强作震持续时间存在差异。使用模式识别方法对主震型序列中强余震持续时间大于1天,小于1天及无强余震等3种情况进行划分之后,给出了两类序列的强余震持续时间与序列和第一震震级的粗略相关关系。 相似文献
44.
45.
近年来,我国多数地震动物观察站(SAOS)监测虎皮鹦鹉(BG=budegerigar)的叫声频度与地震的关系,并取得了一些观测结果。但是,所用的声记录仪未能考虑BG叫声的声学特性,而不能分辨BG不同的叫声和进一步提取震兆性叫声模式(EPCP),并易受到环境噪声的干扰而产生误计数。 据此,分析了BG不同声行为叫声的声学特性。BG叫声大致上可分为单次叫声(SC)、变音调叫声(VTC)、单音节和多音节抗议叫声(MoSPC和MuSPC)。由此,进一步研制了它们的模式识别系统。该系统是以单片机为核心的微处理机,对BG叫声进行预处理、编码、分析、显示和打印输出。 观察结果表明,在高声场旅游飞机噪声(TAN)干扰下,该系统的BG叫声识别率(CRR)为66.7%,而对TAN没有误计数。在含10次不同声强的TAN干扰(432秒)的30分钟内,该系统记录了588次叫声(SC、VTC、MoSPC和SPC分别为377、22、20和169次),仅丢失65次叫声,其CRR平均为90%。但是,SAOS目前使用的声记录仪,这10次TAN干扰所产生的误计数可能约为BGU叫声的2.6—13倍。 由此可见,这种模式识别系统不仅可满足于BG不同叫声的识别,且具有良好的抗噪声功能。这就使之可为地震前BG声行为观测提供更有用的信息。不仅可给出BG叫声频度的昼夜节律变化与地震的关系,并可为揭示BG的EPCP提供一定的依据。 相似文献
46.
47.
48.
一种基于特征信息的车牌识别方法 总被引:3,自引:0,他引:3
根据中国车辆牌照本身的现有特征信息,提出一种车牌识别方法.采用全局动态阈值法进行二值化处理图像,牌照定位算法简单迅速,字符分割参考垂直投影间隔和字符的纵横比.实验结果表明,这种方法具有良好的环境适应性和鲁棒性. 相似文献
49.
50.
本文评述了当前国内外利用雷达回波资料识别雹云的现状,着重介绍了笔者近年来利用雷达回波资料建立雹云识别模式的研究工作,并展望了雹云识别的未来发展前景。 相似文献