Use of artificial neural networks for classification of noisy seismic signalстатья
Информация о цитировании статьи получена из
Web of Science
Статья опубликована в журнале из списка Web of Science и/или Scopus
Дата последнего поиска статьи во внешних источниках: 16 января 2019 г.
Аннотация:Автоматическая идентификация зашумленных сейсмических событий включает в себя анализ сложных взаимоотношений между данными, поступающими из различных источников, и по-прежнему проблематична. К тому же объемы данных все растут и полной автоматизации работы с сейсмическими записями мешают такие факторы, как низкое отношение сигнал-шум, наличие случайных всплесков техногенного шума и изменения в фазах и амплитудах сигналов при прохождении сейсмических волн через среду. Использование искусственных нейронных сетей (НС) в сейсмометрии, как ожидается, станет еще более популярным в будущем. НС просты в применении, а результаты их работы часто превосходят альтернативные методы. Эта технология быстро движется от исследовательской среды к повседневному применению. Для ее более широкого внедрения НС в сейсмометрию необходимо тесное сотрудничество сейсмологов и специалистов в области нейроинформатики. Одна из задач настоящей статьи состоит в том, чтобы обозначить некоторые перспективные направления такого сотрудничества и познакомить специалистов обеих областей знаний с проблемами и возможностями друг друга.