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基于多源数据的机器学习在地震预测中的研究进展
文献摘要：
近年来,机器学习的快速发展在计算机视觉、自然语言处理和数据挖掘等领域取得前所未有的成绩.地震研究学科众多,包括地震学、大地测量学、地球化学、地球电磁学和地质学等,研究产生的多源、复杂、海量数据高度符合机器学习对于训练数据的要求,因此许多学者将机器学习方法引入到地震预测中.本文基于机器学习背景、地震预测应用流程和评价方法等方面,回顾了近年来基于机器学习方法,利用不同学科数据进行地震预测的应用概况和主要进展,并对机器学习在地震预测中的应用进行总结和讨论.
文献关键词：
机器学习;多源数据;地震预测;研究进展
中图分类号：
作者姓名：
朱俊清;孙珂
作者机构：
中国地震局地震预测研究所,北京 100036
文献出处：
引用格式：
[1]朱俊清;孙珂-.基于多源数据的机器学习在地震预测中的研究进展)[J].中国地震,2022(04):691-707
A类：
地震预测应用
B类：
多源数据,计算机视觉,自然语言处理,地震研究,地震学,大地测量学,地球化学,电磁学,地质学,海量数据,训练数据,机器学习方法,基于机器学习,应用流程,应用概况,主要进展
AB值：
0.270726
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