本書是地下核爆炸與天然地震識別領域的一本專著，全書共分9章，主要從地球物理與信號處理及模式識別相結合的角度論述核爆地震信號的初至點檢測、特徵提取與選擇、分類器設計、訓練與識別等關鍵技術。
基本介紹
- 書名：核爆地震模式識別
- ISBN：9787118071122
- 定價：￥65 元
- 出版社：國防工業出版社
基本信息,內容提要,目錄,導語,
基本信息
市場價： ￥65 元
ISBN：9787118071122
出版社：國防工業出版社
2010-10-01 第1版
2010-10-01 第1次印刷
開 本：16開
頁 數：286頁
類 別： 工業技術 -> 動力工程原子能 -> 原子能
內容提要
本書理論體系完整，並注重與實際套用的緊密結合，既有基礎性又有實用性，適合禁核試核查領域從事教學、科研的工作者和工程技術人員參考閱讀，也可作為相關專業研究生的專業教材和參考書。
目錄
第1章 緒論
1.1 核爆地震監測
1.2 棱爆地震監測歷史、現狀與趨勢
1.2.1 核爆地震波區域特徵及傳播
1.2.2 源特徵研究
1.2.3 核爆地震識別技術
1.2.4 核爆地震監測的未來發展
1.3 核爆地震識別的傳統方法
1.4 地震波基礎知識
1.4.1 地震波
1.4.2 爆炸激發地震波
1.4.3 地震波的運動學特徵
1.4.4 地震波的動力學特徵
1.4.5 地震波探測方法與技術
1.5 核爆地震數據集
參考文獻
第2章 模式識別的基本理論
2.1 基本概念和方法
2.1.1 統計模式識別
2.1.2 句法模式識別
2.1.3 智慧型模式識別
2.2 特徵提取與選擇
2.2.1 特徵提取
2.2 2特徵選擇
2.3 分類器設計
2.3.1 線性判別函式
2.3.2 非線性判別函式
2.3.3 其他分類判決
參考文獻
第3章 核爆地震信號分析與預處理
3.1 核爆地震信號的常規處理
3.2 核爆地震信號的分形與混沌分析
3.2.1 核爆地震信號的分形分析
3.2.2 基於重採樣的混沌序列相空間重構算法
3.2.3 基於相空間相關性與PCA的嵌入維和時間延遲選擇算法
3.3 數據預處理
3.3.1 事件的檢測
3.3.2 初至點檢測
參考文獻
第4章 核爆地震信號的特徵提取與選擇
4.1 常用的特徵提取與選擇方法
4.1.1 時域特徵
4.1.2 頻域特徵
4.1.3 時頻域特徵
4.1.4 特徵選擇方法
4.2 基於PCA和KPCA的特徵提取
4.3 基於最佳分類主分量分析的特徵提取算法
4.4 多解析度能量分形特徵提取算法
4.5 基於核非負矩陣分解的特徵提取算法
4.5.1 非負矩陣分解的基本理論
4.5.2 基於NMF的核爆地震特徵提取
4.5.3核非負矩陣分解(KNMF)算法
4.5.4 基於KNMF的核爆地震特徵提取
4.6 基於時頻分析的特徵提取算法
4.6.1 時頻平面上的譜比值特徵和矩特徵
4.6.2 時頻平面上的時頻面積特徵
4.6.3 時頻表示的奇異值特徵
4.7 基於序最佳化的核爆地震特徵選擇
4.7.1 序最佳化概述
4.7.2 基於序最佳化的核爆地震特徵選擇
4.8 基於Gamma Test的特徵選擇
4.8.1 Gamma Test理論概述
4.8.2 基於Gamma Test的核爆地震特徵選擇
4.9 基於序最佳化和Gamma Test的核爆地震特徵選擇
參考文獻
第5章 核爆地震信號的傳統判別分析
5.1 一維特徵空間中的二分法
5.2 基於近鄰規則的核爆地震模式識別
5.2.1 基於最近鄰方法的分類器設計
5.2.2 基於K近鄰方法的分類器設計
5.2.3 基於模糊變權x近鄰方法的分類器設計
5.3 基於最小均方誤差準則的分類器設計
5.4 基於Fisher-和KFisher判別的核爆地震模式識別
5.5 基於x相關的核爆地震模式識別
5.5.1 K相關分類原理
5.5.2 核爆地震分類實驗
參考文獻
第6章 核爆地震信號的非線性判別分析
6.1 基於支持向量機的核爆地震模式識別
6.1.1 基於支持向量機的核爆地震自動識別
6.1.2 基於先驗知識的核函式構造
6.1.3 信息幾何在支持向量機中的套用
6.2 基於隱馬爾可夫模型的核爆地震模武識別
6.2.1 隱馬爾可夫模型
6.2.2 HMM基本算法
6.2.3 HMM的類型
6.2.4 矢量量化編碼
6.2.5 HMM在核爆地震模式識別中的套用
6.3 基於最近鄰支持向量特徵線融合的核爆地震模式識別
6.3.1 最近鄰特徵線分類算法及分析
6.3.2 最近鄰支持向量特徵線分類算法及套用
6.3.3 基於最近鄰支持向量特徵線融合的分類器設計及套用
6.4 基於核K相關的核爆地震模式識別
6.4.1 算法闡述
6.4.2 分類實驗及結果分析
6.5 基於分類器集成的核爆地震模式識別
6.5.1 分類器組合方法的優點
6.5.2 分類器輸出結果融合規則
6.5.3 基於樣本重採樣的分類器組合
6.5.4 基於模糊積分的分類器組合
6.6 核爆地震識別中的特徵相空間研究
6.6.1 基本思路與方法原理
6.6.2 吸引子維數計算與結果分析
6.6.3 特徵相空間等價性的數值實驗及結果分析
6.6.4 討論與套用
參考文獻
第7章 神經網路在核爆地震模式識別中的套用
7.1 神經網路基本原理
7.1.1 神經網路基本概念
7.1.2 BP網路模型與BP算法
7.2 神經網路在核爆地震模式識別中的套用
7.2.1 標準BP算法的識別結果
7.2.2 BP網路的改進學習算法
7.2.3 改進算法的選擇及其識別結果
7.3 遺傳算法在神經網路模式識別中的套用
7.3.1 遺傳算法的基本原理
7.3.2 基於GA的多層前饋神經網路學習算法
7.3.3 MFANN的泛化學習GA算法
7.3.4 泛化學習GA算法在核爆地震模式識別中的套用
參考文獻
第8章 協同神經網路與核爆地震模式識別
8.1 協同模式識別方法簡述
8.1.1 常用的協同模式識別算法
8.1.2 協同模式識別算法中的關鍵技術
8.2 基於支持向量樣本加權平均的原型模式選擇算法
8.2.1 算法闡述
8.2.2 對算法的進一步改進
8.2.3 分類實驗與結果分析
8.3 基於模糊c-均值的原型模式選擇算法
8.3.1 算法闡述
8.3.2 分類實驗與結果分析
8.4 變步長的基於獎懲學習機制的注意參數訓練算法
8.4.1 算法闡述
8.4.2 分類實驗與結果分析
8.5 基於核函式的協同模式識別
8.5.1 基於核函式的協同模式識別算法
8.5.2 分類實驗與結果分析
參考文獻
第9章 核爆地震模式識別的模糊綜合評判
9.1 模糊集的基本知識
9.1.1 模糊特徵和模糊分類
9.1.2 模糊關係與模糊變換
9.2 模糊綜合評判模型
9.2.1 模糊綜合評判的初始模型
9.2.2 多層次模糊綜合評判
9.2.3 廣義運運算元模糊綜合評判
9.3 核爆地震模式識別的模糊綜合評判
9.3.1 方法思路
9.3.2 權向量構造
9.3.3 單因素評判矩陣
9.3.4 多層次模糊綜合評判
9.3.5 模糊綜合評判識別結果及分析
9.4 核爆地震模式識別系統框架：挑戰與展望
9.4.1 核爆地震模式識別系統框架
9.4.2 挑戰與展望
參考文獻
附錄 名詞術語中英文對照
後記
導語
本書是地下核爆炸與天然地震識別領域的一本專著，全書主要從地球物理與信號處理及模式識別相結合的角度論述核爆地震信號的初至點檢測、特徵提取與選擇、分類器設計、訓練與識別等關鍵技術。本書適合禁核試核查領域從事教學、科研的工作者和工程技術人員參考閱讀，也可作為相關專業研究生的專業教材和參考書。
