| 基于PSO-SVM的地震信号分类识别研究 |
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| 引用本文： | 施佳朋,黄汉明,薛思敏,黎炳君.基于PSO-SVM的地震信号分类识别研究[J].计算机与数字工程,2021,49(6):1037-1041,1046. |
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| 作者姓名： | 施佳朋 黄汉明 薛思敏 黎炳君 |
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| 作者单位： | 广西师范大学计算机科学与信息工程学院 桂林 541004 |
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| 摘 要： | 针对地震信号难以分类识别问题,运用了粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)方法,建立了以小波包分解求出的奇异值熵分量为特征输入的PSO-SVM模型.实验中以天然地震和人工爆破这两类地震信号进行,为了验证方法,文中开展了两种类型的实验——分别以单份波形和整个事件为识别单元,仿真实验结果表明,在以奇异值熵分量为特征中,PSO-SVM模型能有效地对地震信号进行分类识别.
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| 关 键 词： | 地震信号 分类识别 支持向量机 粒子群优化算法 奇异值熵分量 |
Research on Seismic Signal Classification and Recognition Based on PSO-SVM |
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| SHI Jiapeng,HUANG Hanming,XUE Simin,LI Bingjun.Research on Seismic Signal Classification and Recognition Based on PSO-SVM[J].Computer and Digital Engineering,2021,49(6):1037-1041,1046. |
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| Authors: | SHI Jiapeng HUANG Hanming XUE Simin LI Bingjun |
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