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http://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/8809| Tipo de material: | bachelorThesis |
| Título : | Volcanic Seismic Event Classification basedon CNN Architectures |
| Autor : | Calderón Hervas, Francisco Mateo |
| Director de Tesis : | Pérez, Noel, director |
| Descriptores : | Programas para computador -- Tesis y disertaciones académicas.;Procesamiento de imágenes.;Volcanes.;Desastres naturales. |
| Fecha de publicación : | 2020 |
| Editorial : | Quito |
| Citación : | Tesis (Ingeniero en Sistemas), Universidad San Francisco de Quito, Colegio deCiencias e Ingenierías; Quito, Ecuador, 2020 |
| Páginas : | 27 h. |
| Acceso: | openAccess |
| Resumen : | Este artículo explora el uso de arquitecturas de redes neuronales convolucionales en el contexto de clasificación de eventos sísmicos volcánicos mediante el uso de imágenes de espectrogramas en escala de grises de eventos sísmicos de período largo y volcano-tectónicos. Combinamos las arquitecturas con un conjunto de configuraciones de hiperparámetros que produjeron 720 modelos de clasificación, los cuales fueron capaces de aprender los patrones morfológicos descritos por las imágenes de espectrogramas en escala de grises... |
| Descripción : | This paper explores the use of convolutional neural network architectures in the context of volcanic seismic event classification through the use of gray-level spectrogram images of longperiod and volcano-tectonic seismic events. We combined the architectures with a set of hyperparameter configurations that produced 720 classification models, which were able to learn the morphological pattern described by the gray-level spectrogram images of seismic events... |
| URI : | http://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/8809 |
| Aparece en las colecciones: | Tesis - Ingeniería en Ciencias de la Computación |
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