How the Big Data Seismology and AI Refine Rapid Determination of Source Parameters of Large Earth-quakes？
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图 1 两种网络结构图(Alom et al., 2019)
a.典型卷积神经网络结构；b. 典型生成对抗网络结构
表 1 基于全球地震波数据的实时地震学常用研究方法简介
方法 W震相反演 反投影 有限断层反演 数据 W震相（介于P波和S波之间的一种长周期震相） 主要为直达P波 P波、SH波及面波 时效性（远场：震中距≥30°；近场：震中距 < 30°） 远场，约30 min，成熟；近场，≥7 min，测试中 远场，震源持续时间+6 min，成熟；近场，震源持续时间+3 min，测试中 震后1到数小时，技术相对成熟 优点 获得矩震级和震源机制 获得震源时空信息 获得设定断面位错模型 缺点 设定为点源，震源尺寸及展布信息缺失. 无震源机制、深度和震级 模型参数难以准确设定 
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Alom, M.Z., Taha, T.M., Yakopcic, C., et al., 2019. A State-of-the-Art Survey on Deep Learning Theory and Architectures. Electronics, 8(3): 292. https://doi.org/10.3390/electronics8030292 Chen, W.K., Wang, D., Si, H.J., et al., 2022. Rapid Estimation of Seismic Intensities Using a New Algorithm that Incorporates Array Technologies and Ground-Motion Prediction Equations (GMPEs). Bulletin of the Seismological Society of America, 112(3): 1647-1661. https://doi.org/10.1785/0120210207 Kanamori, H., 2008. Earthquake Physics and Real-Time Seismology. Nature, 451(7176): 271-273. https://doi.org/10.1038/nature06585 陈会忠, 沈萍, 2009. 地震信息科学的创新和地震学的发展. 合肥: 中国地球物理学会第二十五届年会. 倪四道, 2008. 应急地震学的研究进展. 中国科学院院刊, 23(4): 311-316. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-KYYX200804007.htm -
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图(1) / 表(1)
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