美科学家通过机器学习预测了断层的缓慢滑动

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	英文篇名：Similarity of fast and slow earthquakes illuminated by machine learning 作者：赵纪东 英文作者：Zhao Jidong; 中文刊名：GJZT 英文刊名：Recent Developments in World Seismology 机构：中国科学院兰州文献情报中心; 出版日期：2019-02-25 出版单位：国际地震动态 年：2019 期：No.482 语种：中文; 页：GJZT201902001 页数：2 CN：02 ISSN：11-2362/P 分类号：4+16

摘要

<正>2018年12月,Nature Geoscience发表了两篇涉及机器学习与地震研究的论文。这两篇论文的主要研究者来自美国洛斯阿拉莫斯国家实验室(Los Alamos National Laboratory),同时还有来自宾夕法尼亚州立大学(Pennsylvania State University)的合作者。研究人员利用机器学习方法检测地震信号,准确地预测了卡斯卡迪亚(Cascadia)断层的缓慢滑动-这种破裂在其他俯冲带发生大地震之前曾观测到。
        

引文

(1)Claudia Hulbert,Bertrand Rouet-Leduc,Paul A.Johnson,et al.Similarity of fast and slow earthquakes illuminated by machine learning.Nature Geoscience,2019(12):69-74[2019-01-28].https://www.nature.com/articles/s41561-018-0272-8.
    (2)Bertrand Rouet-Leduc,Claudia Hulbert,Paul A.Johnson.Continuous chatter of the Cascadia subduction zone revealed by machine learning.Nature Geoscience,2019(12):75-79[2019-01-28].https://www.nature.com/articles/s41561-018-0274-6