【摘 要】
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摘要：为实现地震卫星异常数据的快速查找，本文提取了汶川地震发生前10天的ULF频段电场波形数据，以均值、均方差、峰度和偏度作为特征信息，设计了BP神经网络分类器，并通过SOM网聚类模型进行验证。计算结果表明，异常区域位于汶川地震震中以南的较大区域范围内，可能是由于汶川南部地震波能量巨大引起较强的空间电离层扰动；BP网分类器的正常数据识别率达到98.13%，异常数据的识别率为96.75%；SOM网聚
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摘要：为实现地震卫星异常数据的快速查找，本文提取了汶川地震发生前10天的ULF频段电场波形数据，以均值、均方差、峰度和偏度作为特征信息，设计了BP神经网络分类器，并通过SOM网聚类模型进行验证。计算结果表明，异常区域位于汶川地震震中以南的较大区域范围内，可能是由于汶川南部地震波能量巨大引起较强的空间电离层扰动；BP网分类器的正常数据识别率达到98.13%，异常数据的识别率为96.75%；SOM网聚类分析结果显示，与BP网络分类器结果具有较好一致性。
关键词：计算机应用；人工神经网络；DEMETER卫星；ULF电场信号
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