Информация о проекте РФФИ № 06-05-65299-a РФФИ № 09-05-01127-а   

1.1.1.

Название проекта: Разработка нейросетевых методов распознавания образов для решения обратной задачи магнитотеллурических зондирований и геоэлектромониторинга активных геодинамических зон

1.1.2.

Название проекта на английском языке: Explorationof the neuronet image recognition methods for the magnetotelluric inverse problem solving and geoelektromonitoring of the active geodynamic zones

1.2.1.

Вид конкурса: а - Инициативные проекты

1.2.2.

Область знания: 05 - НАУКИ О ЗЕМЛЕ

1.3.1.

Научная дисциплина - основной код: 5-423  Электромагнитное поле, электропроводность

1.3.2.

Научная дисциплина - дополнительные коды:  01-203 Интеллектуальный анализ данных и распознавание образов

1.4.

Ключевые слова: Магнитотеллурическое зондирование, обратная задача, нейросетевая инверсия, аппроксимация обратного оператора, мониторинг геоэлектрического разреза, распознавание образов, адаптивная классификация.

1.5

Аннотация: В проекте развивается новый подход к решению обратных задач магнитотеллурического зондирования (МТЗ), основанный на методах теории распознавания образов с применением нейросетевой (НС) технологии. Данные исследования являются продолжением работ, начатых в рамках гранта РФФИ № 06-05-65299. В нейросетевом методе обратный оператор задачи представляется в виде суперпозиции нелинейных функций заданного вида (нейросети типа персептрон) с коэффициентами, которые определяются на основе базы данных эталонных примеров решений прямых задач в заданном модельном классе геоэлектрических разрезов. Задача обучения нейросети решается с применением алгоритма “Обратного распространения ошибки” (Back Propagation Error). Для интерпретации реальных разрезов применяется набор обученных обратных НС-операторов (НС палеток), соответствующий определенному набору модельных классов геологических сред. Метод позволяет решать задачи инверсии магнитотеллурических данных и электромагнитного мониторинга отдельных частей геоэлектрических разрезов, для геологических сред, определяемых первыми сотнями параметров. За период действия предыдущего гранта РФФИ №06-05-65299 с 2006г. по 2008 г. авторами разработана концепция построения иерархического набора модельных классов 2D сред на базе основных структурных геологических элементов, рассчитан соответствующий набор НС палеток и построен НС классификатор. Алгоритмы проверены на синтетических и натурных данных. С учетом полученных результатов и практических требований, в новом проекте предполагается усовершенствование НС метода, повышение его эффективности, расширение круга решаемых практических задач магнитотеллурики. Предполагается дополнить интерпретационный набор модельных классов сред, разработать методы расчета объективных оценок погрешности НС метода, модернизировать отдельные модули имеющегося программного комплекса, а также исследовать возможность применения принципиально новых подходов к решению прямых поисковых задач электроразведки методом МТЗ с применением НС технологии.



Свои вопросы, замечания и предложения вы можете отправлять по адресу GeoNeuron@mail.ru.


На главную страницу