Вестник КРАУНЦ. Физ.-мат. науки. 2014. № 2(9). C. 75-80. ISSN 2079-6641

DOI: 10.18454/2079-6641-2014-9-2-75-80

УДК 004.032.26

МЕТОДИКА ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ОБУЧЕНИЯ НЕЙРОННЫХ КАРТ КОХОНЕНА ДЛЯ РАСПОЗНАВАНИЯ ВОЗМУЩЕНИЙ ГЕОАКУСТИЧЕСКОЙ ЭМИССИИ

А.В. Шадрин

Институт космофизических исследований и распространения радиоволн ДВО РАН,
684034, Камчатский край, п. Паратунка, ул. Мирная, 7
E-mail: SugerMas@yandex.ru

Данная работа посвящена методике обучения карт Кохонена на примере геоакустического сигнала в поддиапазоне 1500–6000 Гц. Описаны параметры обучения карты Кохонена, которые позволили классифицировать аномалии в геоакустической эмиссии на различные типы.

Ключевые слова: геоакустическая эмиссия, геоакустический сигнал, возмущение, нейронная карта Кохонена, обучение.

© Шадрин А.В., 2014

MSC 68T10

THE TECHNIQUE OF INCREASE THE EFFICIENCY OF LEARNING NEURAL KOHONEN MAPS FOR RECOGNITION OF PERTURBATIONS GEOACOUSTIC EMISSION

A.V. Shadrin

Institute of Cosmophysical Researches and Radio Wave Propagation Far-Eastern Branch,
Russian Academy of Sciences, 684034, Kamchatskiy Kray, Paratunka, Mirnaya st., 7,
Russia
E-mail: SugerMas@yandex.ru

This work is dedicated to technique of training Kohonen maps on the example of geoacoustical signal in the subrange 1500-6000 Hz. Describes the parameters of learning the Kohonen maps to classify anomalies in geoacoustical signal on different types.

 

Key words: geoacoustical emission, geoacoustic signal, disturbance, neural Kohonen maps, learning.

© Shadrin A.V., 2014

1

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

  1.   Родкин М.. Прогноз непредсказуемых катастроф // Вокруг света. 2008. № 6. С. 88-100.
    2. А. Г. Соболев, А. В. Пономарев. Физика землетрясений и предвестники. М.: Наука. 2003. 270 с.
    3. Добровольский И.П., Зубков С.И., Мячкин В.И. Об оценке размеров зоны проявления предвестников землетрясений. Моделирование предвестников землетрясений. М.: Наука. 1980. С. 7–44.
    4. А. В. Купцов, Ю. В. Марапулец, Б. М. Шевцов. Анализ изменений геоакустической эмиссии в процессе подготовки сильных землетрясений на Камчатке // Исследовано в России. 2004. 262. С.
    2809-2818. URL: http://zhurnal.ape.relarn.ru/articles/2004/262.pdf.
    5. Купцов А.В., Ларионов И.А., Шевцов Б.М. Особенности геоакустической эмиссии при подготовке камчатских землетрясений // Вулканология и сейсмология. 2005. № 5. С.45-59.
    6. J. Schatzmann. Using Self-Organizing Maps to Visualise Clusters and Trends in Multidimensional Datasets BEng thesis, Imperial College. June 19. 2003. URL: http://mi.eng.cam.ac.uk/js532/papers/schatzmann03soms.pdf)
    7. Vesanto J. Data Exploration Process Based on the Self-Organizing Map, ActaPolytechnicaScandinavica // Mathematics and Computing Series. 2002. №. 115. pp. 96.
    8. Arsuaga Uriarte, F. Diaz Martin. Topology Preservation in SOM //PWASET. 2006. V. 15. 187-191.
    9. Мищенко М.А. Статистический анализ возмущений геоакустической эмиссии, предшествующих сильным землетрясениям на Камчатке // Вестник КРАУНЦ. Физико-математические науки. 2011. № 1 (2). C. 56–64.

Поступила в редакцию / Original article submitted: 15.11.2014

1

ШадринSha Александр Витальевич – младший научный сотрудник лаборатории акустического исследования Института космофизических исследований и распространения радиоволн ДВО РАН.

Shadrin Alexander Vitalyevich – Junior Researcher of Lab. Acoucstic Research, Institute of Cosmophysical Research and Radio Wave Propagation FEB RAS.

1

Скачать статью Shadrin A.V.