Основные положения теории нейронных сетей
Выбор типа (архитектуры) сети
Постановка задачи классификации сейсмических сигналов
Отбор наиболее информативных признаков для идентификации
Процедура статистической идентификации
Многослойный персептрон
Выводы по разделу
Понижение размерности входов
Выводы по разделу
Определение критерия качества системы и функционала его оптимизации
Формирование обучающей выборки и оценка эффективности обученной нейросетевой модели
Описание входного файла с исходными данными
Заключение
Пример файла отчета
Файл автоматической компиляции программы под Unix -“Makefile”
Навигация
Постановка задачи классификации сейсмических сигналов
Классификация сейсмических сигналов на основе нейросетевых технологий
114641
знак
1
таблица
28
изображений
2. Постановка задачи классификации сейсмических сигналов.
Международная система мониторинга (МСМ), сформировавшаяся в мире за последние десятилетия, предназначена для наблюдения за сейсмически активными регионами. Основная часть информации фиксируется на одиночных сейсмических станциях. Дальнейшая обработка этой информации позволяет оценить различные физические параметры, характеризующие записанное событие. Соответственно чем информативнее записанный сигнал, тем больше всевозможных параметров можно определить и точнее. Относительно недавно для наблюдения стали использовать группы сейсмических станций. Наиболее широкое применение получили малоапертурные группы с диаметром приблизительно 3 км. за счет того, что в этом случае можно пренебречь искажениями сигнала, возникающими из-за неоднородности земной поверхности.
Причина использования сейсмических групп также заключается в том, что при таком методе наблюдения можно применять специальные алгоритмы комплексной обработки регистрируемой многоканальной сейсмограммы, которые обеспечивают лучшее качество оценки параметров записанной информации, в сравнении с одиночными сейсмическими станциями.
Одна из многочисленных задач, возникающих при региональном мониторинге, это задача идентификации типа сейсмического источника или задача классификации сейсмических сигналов. Она состоит в том, чтобы по сейсмограмме определить причину возникновения зафиксированного события, т.е. различить взрыв и землетрясение. Ее решение предусматривает разработку определенного метода (решающего правила), который с определенной вероятностью мог бы отнести записанное событие к одному из двух классов. На рис.2.1 представлена схема постановки задачи.
Для решения этой задачи в настоящее время применяются различные аналитические методы из теории статистического анализа, позволяющие с высокой вероятностью правильно классифицировать данные. Как правило, для конкретного региона существует своя база данных записанных событий. Она включает в себя пример сейсмограмм характеризующих как землетрясения, так и взрывы произошедшие в этом регионе с момента начала наблюдения. Все существующие методы идентификации используют эту базу данных в качестве обучающего множества, тем самым, улавливая тонкие различия характерные для данного региона, методы, настраивают определенным образом свои параметры и в итоге учатся классифицировать все обучающее множество на принадлежность к одному из двух классов.
Один из наиболее точных методов основан на выделении дискриминантных признаков из сейсмограмм и последующей классификации векторов признаков с помощью статистических решающих правил. Размерность таких векторов соответствует количеству признаков, используемых для идентификации и, как правило, не превышает нескольких десятков.
Математическая постановка в этом случае формулируется как задача разделения по обучающей выборке двух классов и ставится так: имеется два набора векторов (каждый вектор размерности N): X1,…,Xp1 и Y1,…Yp2. Заранее известно, что Xi (i=1,…,p1) относится к первому классу, а Yj (j=1,…,p2) - ко второму. Требуется построить решающее правило, т.е. определить такую функцию f, что при f(x) > 0 вектор x относился бы к первому классу, а при f(x) < 0 - ко второму, где xÍ{X1,…, Xp1, Y1,…, Yp2}.
3. Статистическая методика решения задачи классификации.
В данном разделе рассматривается методика определения типов сейсмических событий, основанная на выделении дискриминантных признаков из сейсмограмм и последующей классификации векторов признаков с помощью статистических решающих правил.[8]
3.1 Выделение информационных признаков из сейсмограмм.
Исходные данные представлены в виде сейсмограмм (рис. 3.1) – это временное отображение колебаний земной поверхности.
В таком виде анализировать информацию, оценивать различные физические характеристики зафиксированного события достаточно трудно. Существуют различные методы, специально предназначенные для обработки сигналов, которые позволяют выделять определенные признаки, и, в дальнейшем, по ним производить анализ записанного события.
Как правило, в большинстве из этих методов на начальном этапе выполняется следующий набор операций:
1. Из всей сейсмограммы выделяется часть («временное окно»), которое содержит информацию о какой-то отдельной составляющей сейсмического события, например, только о P-волне.
2. Для выделенных данных последовательно применяется такие процедуры как:
а) Быстрое (дискретное) преобразование Фурье (БПФ);
б) Затем накладываются характеристики определенного фильтра, например, фильтра Гаусса.
в) Обратное преобразование Фурье (ОБПФ), для того чтобы получить отфильтрованный сигнал.
Далее, применяются различные алгоритмы для формирования определенного признака. В частности, можно легко найти максимальную амплитуду колебания сигнала, характеристику определяемую выражением max{peakMax – peakMin}. Определив данный параметр для частоты f1 допустим для P волны, а также для частоты f2 для S волны можно найти их отношение P(f1 )/S(f2), и использовать его в качестве дискриминационного признака.
Применяя другие алгоритмы, можно построить большое количество таких признаков. Однако, для задачи идентификации типа сейсмического события, важными являются далеко не все. Из наиболее информативных можно выделить такие признаки, как отношение амплитуд S и P волн, или доля мощности S фазы на высоких (низких) частотах по отношению к мощности S фазы во всей полосе частот.
Как правило, максимальное количество признаков, которое используется для этой задачи составляет около 25 – 30.
Похожие работы
... МП к некритическому экстраполированию результата считается его слабостью. Сети РБФ более чувствительны к «проклятию размерности» и испытывают значительные трудности, когда число входов велико. 5. МОДЕЛИРОВАНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СТОИМОСТИ НЕДВИЖИМОСТИ 5.1 Особенности нейросетевого прогнозирования в задаче оценки стоимости недвижимости Использование нейронных сетей можно ...
... в связи с необходимостью упорядоченного сообщения с высоким приоритетом при радикальном изменении окружающих условий и двунаправленностью каналов. Возможности вычисления путей маршрутизации можно применять при построении интегральных схем и проектирования кристаллов процессоров. Нейрокомпьютеры с успехом применяются при обработке сейсмических сигналов в военных целях для определения коорди
... (ШД), адресов (ША) и управления (ШУ). Однокристальные микропроцессоры получаются при реализации всех аппаратных средств процессора в виде одной БИС или СБИС (сверхбольшой интегральной схемы). По мере увеличения степени интеграции элементов в кристалле и числа выводов корпуса параметры однокристальных микропроцессоров улучшаются. Однако возможности однокристальных микропроцессоров ограничены ...
... данных а разбивать входные данные на кластеры. •Рекурсивные сети Элмана, способные обрабатывать последовательности векторов. •Вероятностные сети, аппроксимирующие Байесовские классификаторы с любой степенью точности. Общие принципы, характерные для нейросетей Согласно общепринятым представлениям наиболее общими принципами, характерными для современных нейросетей являются: коннекционизм, ...
0 комментариев