Material gráficohttps://repositorio.tic.unam.mx/handle/123456789/36232026-04-14T14:49:56Z2026-04-14T14:49:56ZDynamics of the Popocatépetl Volcano, Mexico, revealed by Machine Learning-Based Seismic Catalogshttps://repositorio.tic.unam.mx/handle/123456789/36382025-10-08T17:41:20Z2024-01-01T00:00:00ZDynamics of the Popocatépetl Volcano, Mexico, revealed by Machine Learning-Based Seismic Catalogs
Presentación que emplea datos recopilados por una red de 19 estaciones sísmicas en los alrededores del volcán Popocatépetl, combinados con técnicas de aprendizaje automático y métodos de coherencia espacial, para generar catálogos sísmicos completos que abarcan desde 2019 hasta la actualidad. El flujo de trabajo automatizado incluye la identificación y localización de eventos de largo período (LP), temblores y terremotos volcanotectónicos (VT).
2024-01-01T00:00:00ZOptimizing neural network architectures and using clustering to detect seismic events in noisy ocean bottom seismometer datahttps://repositorio.tic.unam.mx/handle/123456789/36372025-10-21T01:18:21Z2025-01-01T00:00:00ZOptimizing neural network architectures and using clustering to detect seismic events in noisy ocean bottom seismometer data
Presentación de un método para combinar la Búsqueda de Arquitectura Neural Evolutiva (ENAS) con la tercera generación del Algoritmo Genético de Ordenamiento No Dominado (NSGA-III); esto tiene el fin de diseñar y optimizar redes neuronales para la detección de eventos sísmicos, utilizando datos de sismómetros de fondo oceánico (OBS).
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