| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第13-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-18页 |
| 1.3 研究内容 | 第18-19页 |
| 1.3.1 提取与地震初至震相拾取相关的特征和属性 | 第18页 |
| 1.3.2 选取适合处理地震事件的神经网络模型 | 第18-19页 |
| 1.3.3 结合地震信号特性设计神经网络结构 | 第19页 |
| 1.4 本文结构 | 第19-20页 |
| 第2章 震相识别相关地震属性研究 | 第20-25页 |
| 2.1 偏振系数 | 第20-22页 |
| 2.1.1 偏振角(DOA) | 第21页 |
| 2.1.2 偏振度(DOP) | 第21-22页 |
| 2.2 垂直能量与总能量的比值(RV2T) | 第22-23页 |
| 2.3 长短时能量比值(STA/LTA) | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 震相识别神经网络方法研究 | 第25-35页 |
| 3.1 传统神经网络模型分析研究 | 第25-29页 |
| 3.1.1 前馈神经网络(BPNN) | 第25-27页 |
| 3.1.2 卷积神经网络(CNN) | 第27-28页 |
| 3.1.3 循环神经网络(RNN) | 第28-29页 |
| 3.2 长期依赖问题——LSTM神经网络模型 | 第29-34页 |
| 3.3 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 震相识别实验算法设计 | 第35-44页 |
| 4.1 特征选取 | 第35-38页 |
| 4.2 样本均衡 | 第38-40页 |
| 4.3 神经网络构建 | 第40-43页 |
| 4.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第5章 实验验证平台开发及实验结果分析 | 第44-56页 |
| 5.1 地震记录数据分析与处理 | 第44-47页 |
| 5.1.1 地震记录数据 | 第44-46页 |
| 5.1.2 数据预处理 | 第46-47页 |
| 5.2 实验系统开发 | 第47-50页 |
| 5.3 神经网络训练实验结果 | 第50-51页 |
| 5.4 神经网络测试实验及对比实验结果 | 第51-55页 |
| 5.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 第6章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 6.1 总结 | 第56-57页 |
| 6.2 展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |