| Revista: | Investigación e innovación en ingenierías |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000445817 |
| ISSN: | 2344-8652 |
| Autores: | León Vargas, Daniel Andrés1 Bucheli Guerrero, Víctor Andrés1 Ordoñez Erazo, Hugo Armando2 |
| Instituciones: | 1Universidad del Valle, Colombia 2Universidad del Cauca, Colombia |
| Año: | 2021 |
| Volumen: | 9 |
| Número: | 1 |
| Paginación: | 136-148 |
| País: | Colombia |
| Idioma: | Español |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Resumen en español | Objetivo: Realizar detección y clasificación de señales sísmicas continúa siendo un tema de investigación, dada la diversidad de tipos de señales, sensores y fuentes de vibración. Metodología:Para el proceso de clasificación de eventos utiliza información sobre nodos o lugares que aglomeran eventos sísmicos, así como también comunidades de eventos. Resultados: El sistema se testeó con señales provenientes de la estación La Rusia que pertenece a la Red Sismológica Nacional de Colombia, con resultados prometedores. La aplicabilidad de este sistema, permite incluir información nueva para la anotación automática de sismos, así como también reconocer automáticamente eventos de otras fuentes. Conclusiones: El sistema desarrollado se basa en el paradigma supervisado, el usuario no escoge directamente cuál es el conjunto de señales que se utilizan para el entrenamiento y prueba del clasificador |
| Resumen en inglés | Objective: PObjective: Performing detection and classification of seismic signals continues to be a topic of research, given the diversity of types of signals, sensors and sources of vibration. Methodology: For the event classification process, it uses information about nodes or places that agglomerate seismic events, as well as event communities. Results: The system was tested with signals from La Russia station that belongs to the National Seismological Network of Colombia, with promising results. The applicability of this system allows including new information for the automatic annotation of earthquakes, as well as automatically recognizing events from other sources. Conclusions: The developed system is based on the supervised paradigm, the user does not directly choose the set of signals used for the training and testing of the classifier |
| Disciplinas: | Ciencias de la computación, Geociencias |
| Palabras clave: | Colombia, Modelos de clasificación, Redes complejas, Señales sísmicas |
| Keyword: | Classification models, Colombia, Complex networks, Seismic signals |
| Texto completo: | http://revistas.unisimon.edu.co/index.php/innovacioning/article/view/4856/5128 |
