Efficient machine learning algorithms for pattern identification and statistical properties of faults’ asperities - (:unkn) unknown (My University, 2022)
Ο βασικός σκοπός της συγκεκριμένης διατριβής είναι η ανάλυση και αναγνώριση της σεισμικής συμπεριφοράς των τεκτονικών ρηγμάτων. Πιο συγκεκριμένα ο χωρικός εντοπισμός των asperities σε τεκτονικά ρήγματα επετεύχθη με την συνδυασμένη εφαρμογή θεωριών της Στατιστικής Σεισμολογίας και μεθοδολογιών της Τεχνητής νοημοσύνης. Μέσω της στατιστικής ανάλυσης σεισμικών ακολουθιών προσδιορίστηκαν τα κατάλληλα στατιστικά χαρακτηριστικά που μπορούν να υποδείξουν τις τοποθεσίες των asperities. Τέλος τεχνικές μηχανικής μάθησης τροφοδοτούμενες απο τα στατιστικά χαρακτηριστικά εφαρμόστηκαν για τον εντοπισμό των asperities.
Ανάπτυξη αποδοτικών αλγορίθμων προσομοίωσης για τη δυναμική ταυτοποίηση ενεργών σεισμικών ρηγμάτων
Keywords: Μηχανική Μάθηση, Τεχνιτή Νοημοσύνη, Τεκτονικά Ρήγματα, Σεισμοι; Machine Learning, Artificial Intelligence, Fault asperities, Earthquakes