[發(fā)明專利]人工智能地震判斷方法及地震偵測系統(tǒng)在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201410209580.5 | 申請日: | 2014-05-16 |
| 公開(公告)號: | CN105093285A | 公開(公告)日: | 2015-11-25 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 許丁友;吳日騰;吳旭昱;林沛旸;黃謝恭;江宏偉;盧恭君;張國鎮(zhèn) | 申請(專利權(quán))人: | 許丁友 |
| 主分類號: | G01V1/28 | 分類號: | G01V1/28 |
| 代理公司: | 深圳新創(chuàng)友知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44223 | 代理人: | 江耀純 |
| 地址: | 中國臺*** | 國省代碼: | 中國臺灣;71 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 人工智能 地震 判斷 方法 偵測 系統(tǒng) | ||
1.一種地震判斷方法,用于一地震偵測系統(tǒng),該地震判斷方法包括:
在多個(gè)地震數(shù)據(jù)中,取出相關(guān)于每一地震數(shù)據(jù)的至少一初達(dá)波特征;
根據(jù)該至少一初達(dá)波特征,利用一支撐向量分類法建立一地震判斷模型;以及
當(dāng)接收一新地震數(shù)據(jù)時(shí),根據(jù)該地震判斷模型,判斷該新地震數(shù)據(jù)屬于一地震事件或一非地震事件。
2.如權(quán)利要求1所述的地震判斷方法,其特征在于,該至少一初達(dá)波特征包括一初達(dá)波到達(dá)時(shí)偵測到的一地震動的一垂直分量。
3.如權(quán)利要求2所述的地震判斷方法,其特征在于,該至少一初達(dá)波特征包括該地震動的一累積絕對速率、一絕對速率積分及一絕對位移積分。
4.如權(quán)利要求1所述的地震判斷方法,其特征在于,相關(guān)于該多個(gè)地震數(shù)據(jù)的該至少一初達(dá)波特征對應(yīng)于多個(gè)向量,其中每一向量相對應(yīng)于該多個(gè)地震數(shù)據(jù)中一地震數(shù)據(jù),并對應(yīng)至一目標(biāo)值。
5.如權(quán)利要求4所述的地震判斷方法,其特征在于,當(dāng)接收該新地震數(shù)據(jù)時(shí),根據(jù)該地震判斷模型,判斷該新地震數(shù)據(jù)屬于該地震事件或該非地震事件的步驟使用下列函數(shù)進(jìn)行判斷:
其中,x1~xl為該多個(gè)向量,y1~yl分別為相對應(yīng)于該多個(gè)向量x1~xl中每一向量的該目標(biāo)值,其中yi∈{1,-1},α1~αl及b分別為根據(jù)該支撐向量分類法,由該多個(gè)向量、該目標(biāo)值及該多個(gè)地震數(shù)據(jù)推得的常數(shù),以及K為對應(yīng)于一高維度特征空間的一核函數(shù)。
6.如權(quán)利要求5所述的地震判斷方法,其特征在于,當(dāng)該新地震數(shù)據(jù)屬于該地震事件時(shí),該函數(shù)輸出1,當(dāng)該新地震數(shù)據(jù)屬于該非地震事件時(shí),該函數(shù)輸出-1。
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