Un algoritmo de selección de clones optimizado por máquina de vectores de soporte para la detección de anomalías geoacústicas en AETA
Autores: He, Qiyi; Wang, Han; Li, Changyi; Zhou, Wen; Ye, Zhiwei; Hong, Liang; Yu, Xinguo; Yu, Shengjie; Peng, Lu
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Un algoritmo de selección de clones optimizado por máquina de vectores de soporte para la detección de anomalías geoacústicas en AETA
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Anomalía
Emisión geoacústica
Métodos de detección
Máquina de vectores de soporte
Algoritmo de selección de clones
Precisión de detección
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 42
Citaciones: Sin citaciones
La anomalía en la emisión geoacústica es un importante precursor de terremotos. Los métodos actuales de detección de anomalías geoacústicas están limitados por su baja relación señal-ruido, baja intensidad, desequilibrio de muestras y baja precisión. Por lo tanto, este documento propone un algoritmo de selección de clones optimizado para el método de máquina de vectores de soporte de una clase (CSA-OCSVM) para la detección de anomalías geoacústicas.
Descripción
La anomalía en la emisión geoacústica es un importante precursor de terremotos. Los métodos actuales de detección de anomalías geoacústicas están limitados por su baja relación señal-ruido, baja intensidad, desequilibrio de muestras y baja precisión. Por lo tanto, este documento propone un algoritmo de selección de clones optimizado para el método de máquina de vectores de soporte de una clase (CSA-OCSVM) para la detección de anomalías geoacústicas.