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摘要
为了探索地震加速度时程记录的震级信息，训练卷积神经网络基于地震震级大小对地震记录进行分类，将K-NET和KiK-net中将近12万个地震记录作为样本，对其进行信息筛选和归一化，之后将地震加速度时程记录用作输入，训练卷积神经网络模型以M5.5为分类界限来区分大震和小震。结果显示，在训练集中基于该模型的分类准确率为93.6%，在测试集中的准确率为92.3%，具有良好的分类效果，这表明大震记录与小震记录之间存在一些根本的区别，即可通过地震动加速度时程记录获取一定的震级信息。
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为了探索地震加速度时程记录的震级信息，训练卷积神经网络基于地震震级大小对地震记录进行分类，将K-NET和KiK-net中将近12万个地震记录作为样本，对其进行信息筛选和归一化，之后将地震加速度时程记录用作输入，训练卷积神经网络模型以M5.5为分类界限来区分大震和小震。结果显示，在训练集中基于该模型的分类准确率为93.6%，在测试集中的准确率为92.3%，具有良好的分类效果，这表明大震记录与小震记录之间存在一些根本的区别，即可通过地震动加速度时程记录获取一定的震级信息。
