基于地空频谱在线学习的地震前电磁异常检测

作     者：刘立 王真 韩光洁 徐政伟 LIU Li;WANG Zhen;HAN Guangjie;XU Zhengwei

作者机构：河海大学物联网工程学院江苏常州213000 

出 版 物：《太赫兹科学与电子信息学报》 (Journal of Terahertz Science and Electronic Information Technology)

年 卷 期：2021年第19卷第4期

页      面：635-641页

学科分类：070801[理学-固体地球物理学] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 07[理学] 08[工学] 0708[理学-地球物理学] 

基　　金：国家重点研发基金资助项目(2017YFE0125300) 江苏省重点研发基金资助项目(BE2019648) 

主　　题：地震电磁前兆 多尺度卷积神经网络 多尺度学习 在线学习 

摘      要：提出了一种应用于噪声环境下的多尺度卷积神经网络(CNN)在线地震前电磁异常检测模型。该模型在CNN强大特征提取能力的基础上,通过多尺度机制协同长短期地空电磁频谱特征,多维度、多视角地开展对地震前电磁的异常检测。同时引入自适应变分模态分解(VMD)降噪方法提取观测信号中的有效信息,最后配合在线学习策略,实现对地震前电磁异常模式可能变化的持续学习。仿真结果表明,多尺度模型在低信噪比下能够保持较高的准确率,在线学习策略能够有效缩短模型更新时间,由此证明了模型的有效性。