基于深度学习下地磁干扰数据集的建立
车濛琪1
陈俊2
应允翔1
朱虹2
张明明1
1.蒙城监测中心站, 安徽 蒙城 233527;蒙城地球物理野外观测站, 安徽 蒙城 2335272.蒙城地球物理野外观测站, 安徽 蒙城 233527
摘要：针对应用于地磁干扰分类数据集匮乏的问题,通过对地磁干扰数据进行数据清理和标签分类等处理构建数据集,并使用主流深度学习算法对其进行训练与测试.实验结果表明,基于深度学习框架下,地磁干扰数据与未受干扰数据能实现较高准确率的分类结果,产出拥有一定效果的分类模型;其分类效果与数据样本集的建立有关,大量且干净的数据样本集将获得更好的分类结果及更细致的分类能力.
关键词：数据集深度学习地磁数据
分类号：P315.72(大地（岩石界）物理学（固体地球物理学）)
资助基金：安徽地震创新基金(CX202002)中国地震局三结合课题(3JH-2021023)地震科技星火计划(XH20024)
论文发表日期：2022-06-30
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 56-61 )
英文信息