セッション詳細

S24P

2020年10月30日(金) 16:00 〜 17:30
P会場

[S24P-01]CNNを用いた水圧破砕AE波形のP波初動極性読み取りとモーメント・テンソル推定

〇田中 塁1、直井 誠1、陳 友晴1、山本 和畝1、今北 啓一1、堤 直史1、下田 晃嘉1、平松 大樹1、川方 裕則2、石田 毅1、福山 英一1、田中 浩之3、有馬 雄太郎3、北村 重浩3、兵藤 大祐3 (1.京都大学、2.立命館大学、3.JOGMEC)

[S24P-02]連続波形記録の教師なし自動分類:不均衡データに対応するための異常検知処理の導入

〇小寺 祐貴1、酒井 慎一2 (1.気象庁気象研究所、2.東京大学地震研究所)

[S24P-03]畳み込みニューラルネットワークによるノイズ除去と地震検知

〇下條 賢梧1、工藤 祥太1、岩崎 友理子1、溜渕 功史2 (1.気象庁、2.気象研究所)

[S24P-04]高ノイズ環境下における機械学習を用いた地震動検出の試み: 市民参加型地震計ネットワークの構築に向けて

〇金 亜伊1、上松 大輝1、中村 勇士1、高橋 佑汰2、中村 桃子2 (1.横浜市立大学、2.専修大学)

[S24P-06]畳み込みニューラルネットワークに基づく地震波形画像からの深部低周波微動検出に向けた数値実験

〇金子 亮介1、長尾 大道1,2、伊藤 伸一1,2、小原 一成2、鶴岡 弘2 (1.東京大学大学院情報理工学系研究科、2.東京大学地震研究所)

[S24P-07]Machine learning models for aftershock forecasting: Application to the 2016 Kumamoto earthquake sequence

〇Hanyuan Huang1、Hiroe Miyake1 (1.Earthquake Research Institute, University of Tokyo)