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基于自注意力机制的地震信号分类思考

日期:2024年04月06日 编辑:ad201107111759308692 作者:无忧论文网 点击次数:173
论文价格:150元/篇 论文编号:lw202403271509375406 论文字数:32122 所属栏目:计算机软件论文
论文地区:中国 论文语种:中文 论文用途:硕士毕业论文 Master Thesis
,获取特征之间的相对位置关系。最后,为了验证所提方法对地震信号分类的有效性,通过与传统机器学习算法SVM和MLP以及基于卷积神经网络的ResNet18模型进行对比,证明本文所提的方法对地震信号有良好的分类效果。

(2) 针对自注意力机制无法有效提取地震波形重要局部波形特征的问题,本文以QCTNet为基础,将多头自注意力机制替换为窗口自注意力去提取地震波形的局部特征,同时引进一维窗移和空间混编操作,提出QSSWNet网络模型。首先,使用窗口自注意力通过将特征图进行分窗再进行自注意力计算,提取地震波形的局部特征。其次,引入一维窗移,能够帮助窗口自注意力捕捉到上一层窗口边界的信息,提取跨窗口信息,对近距离的窗口建立链接,增强了窗口自注意力对地震信号的局部特征提取能力。最后,引入空间混编操作,帮助窗口注意力机制对远距离的窗口进行跨窗口链接,空间混编将远距离的窗口特征放在一起,帮助窗口自注意力建立远距离窗口链接,提升模型对地震信号特征的学习能力。通过与他人所提出的地震信号分类网络模型进行对比实验,表明本文所提的QSSWNet模型能够更加有效地提取地震信号特征,对地震信号分类有着更高的准确率。

参考文献(略)