基于机器学习的地震异常数据挖掘模型

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摘要：研究基于机器学习的地震异常数据挖掘方法.在进行地震异常数据挖掘过程中,由于地震监测系统信号时变性及监测环境的不稳定性,采用传统的方法进行挖掘,其挖掘的精确度较低.为此,提出基于机器学习的地震异常数据挖掘方法.根据机器学习的相关理论获取标准方程组和最小均方误差值,实现异常数据挖掘最优模型的构建,通过计算数据的特征向量,建立地震监测数据特征库,依据获取的概率值实现对监测数据的正确判断,从而完成对地震异常数据的有效挖掘.实验结果表明,利用基于机器学习的地震异常数据挖掘方法,能够有效的提高地震异常数据的挖掘准确度与挖掘效率,保证了地震监测系统的有效性.

原文链接:http://d.wanfangdata.com.cn/Periodical/jsjfz201411073

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关键词：数据挖掘模型 数据挖掘 机器学习 学习的 wanfangdata 机器学习 地震监测 异常数据挖掘