72、地震信号实时分类与含误差数据的鲁邦视觉挖掘

地震信号实时分类与含误差数据的鲁邦视觉挖掘

在数据处理和分析领域，地震信号的实时分类以及含误差数据的有效挖掘是两个重要的研究方向。下面将详细介绍相关的研究方法、实验结果以及应用。

地震信号实时分类

在地震学研究中，准确区分地震信号和噪声至关重要。为了实现这一目标，研究人员采用了动态贝叶斯网络（DBNs）进行地震信号的实时分类。

1. 实验数据与设置
   • 研究使用了欧洲宽带网络记录的地震数据，考虑了9个不同的地震台站。
   • 主要关注区分地震信号和噪声（包括环境噪声、城市噪声等）。
   • 从地震图的瞬态信号起始部分（即所谓的P相，持续512个时间片）学习信号的典型模式。这些P相由地震学家（领域专家）手动挑选，同时在P相之前也选择了几个噪声示例（同样持续512个时间片）。
2. 实验方法
   • 对每个台站使用单模式进行4折交叉验证来测试性能。
   • 为了查看振幅特征在分类时是否有影响，分别进行了包含和不包含该特征的测试。

3. 实验结果

   • 实验结果如表1所示：
     | 台站 | 无振幅特征准确率 | 有振幅特征准确率 | 误报率 | 误报置信度 | 正确检测置信度 | 漏报率 | 漏报置信度 | 正确排除置信度 |
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