【摘 要】
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宁夏回族自治区及周边天然地震和非天然地震频发，精确快速识别天然和非天然地震有利于震后应急响应、科学研究、赈灾救援等工作。基于AlexNet卷积神经网络模型，选取宁夏境内及周边130个地震事件（天然地震80个、非天然地震50个），对其进行了单个台站波形记录地震事件的训练和多个台站波形记录地震事件的测试，并将模型结果与宁夏测震台网人工编目结果进行比对，结果表明单个台站波形记录地震事件的训练结果中，Al
【基金项目】
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宁夏回族自治区自然科学基金一般项目（2021AAC03482）；
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宁夏回族自治区及周边天然地震和非天然地震频发，精确快速识别天然和非天然地震有利于震后应急响应、科学研究、赈灾救援等工作。基于AlexNet卷积神经网络模型，选取宁夏境内及周边130个地震事件（天然地震80个、非天然地震50个），对其进行了单个台站波形记录地震事件的训练和多个台站波形记录地震事件的测试，并将模型结果与宁夏测震台网人工编目结果进行比对，结果表明单个台站波形记录地震事件的训练结果中，AlexNet卷积神经网络模型对宁夏天然地震和非天然地震的正确识别率为99%；多个台站波形记录地震事件的测试结果中，此模型对宁夏天然地震和非天然地震的正确识别率为97.01%。AlexNet卷积神经网络模型作为人工智能领域的成熟技术之一，可以很好的运用于宁夏天然地震和非天然地震的识别工作之中。
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