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剪切波分裂是分析地震各向异性的一种重要手段,常规方法是利用网格搜索获取分裂参数,再通过不同方法的测量结果对比测量结果进行质量检测,这一过程会耗费大量计算时间。本文针对这一问题提出了一种利用深度卷积神经网络对剪切波分裂进行质量检测的新方法,对使用了Resnet残差结构的深度神经网络进行训练,直接对二分量剪切波波形数据的质量进行分类。整个过程为:神经网络通过卷积层提取波形特征,计算损失函数后反向传播训练模型参数,完成迭代训练后的模型对输入波形数据正向计算自动输出类型。本文利用川西台站接收到的实际数据以及随机生成的合成数据分别对该网络进行训练,均可以获得准确的分类结果。相比于通过多种剪切波分裂方法对比测量结果的质量检测方法,基于神经网络的方法可以省略网格搜索的计算过程直接判断质量类型,在运算速度上的优势明显,并可继续通过训练提高模型的精度,为提升剪切波分裂方法在数据处理过程中的操作效率提供帮助。 相似文献
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