http://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/8788
Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
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dc.contributor.advisor | Pérez, Noel, director | - |
dc.contributor.author | Salazar Jaramillo, Aaron Stephan | - |
dc.date.accessioned | 2020-05-28T00:21:49Z | - |
dc.date.available | 2020-05-28T00:21:49Z | - |
dc.date.issued | 2020 | - |
dc.identifier.citation | Tesis (Ingeniero de Sistemas), Universidad San Francisco de Quito, Colegio de Ciencias e Ingenierías; Quito, Ecuador, 2020 | es_ES |
dc.identifier.uri | http://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/8788 | - |
dc.description | In this work, we proposed a new method to classify long-period and volcano-tectonic spectrogram images using six different deep learning architectures. The developed method used three deep convolutional neural networks named: DCNN1, DCNN2, and DCNN3. Also, three deep convolutional neural networks combined with deep recurrent neural networks named DCNN-RNN1, DCNN-RNN2, and DCNN-RNN3 to maximize the area under the curve of the receiver operating characteristic scores on a dataset of volcano seismic spectrogram images... | es_ES |
dc.description.abstract | En este trabajo, proponemos un nuevo método para clasificar entre spectrograms Long-Period y Volcano-Tectonic utilizando seis diferentes arquitecturas de conocimiento profundo. El método desarrollado utiliza tres redes neuronales convolucionales llamadas: DCNN1, DCNN2 y DCNN3. De igual manera tres redes neuronales convolucionales son combinadas con redes neuronales recurrentes llamadas: DCNN-RNN1, DCNN-RNN2, y DCNN-RNN3 para maximizar el valor del area bajo la curva (ROCAUC) en un datases de espectrogramas de eventos sísmicos volcánicos... | es_ES |
dc.format.extent | 32 h. | es_ES |
dc.language.iso | en | es_ES |
dc.publisher | Quito | es_ES |
dc.rights | openAccess | es_ES |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ec/ | es_ES |
dc.subject | Programas para computador -- Tesis y disertaciones académicas. | es_ES |
dc.subject | Procesamiento de imágenes -- Inteligencia artificial. | es_ES |
dc.subject | Volcanes -- erupciones. | es_ES |
dc.subject | Desastres naturales. | es_ES |
dc.subject.other | Ciencias | es_ES |
dc.subject.other | Computación | es_ES |
dc.title | Deep-Learning for Volcanic Seismic Events Classification | es_ES |
dc.type | bachelorThesis | es_ES |
Aparece en las colecciones: | Tesis - Ingeniería en Ciencias de la Computación |
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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