Аннотация:
Предложен автоматизированный метод обнаружения разномасштабных спорадических эффектов по данным наземных станций нейтронных мониторов. Метод включает использование конструкций кратномасштабного анализа и кластерных нейронных сетей типа Learning vector quantization. Обоснован выбор вейвлетов семейств Добеши и Койфлеты на этапе предобработки данных. Предложен алгоритм выбора “наилучшего” аппроксимирующего вейвлет-базиса в классе ортогональных функций. Эмпирическим путем подтверждена эффективность предлагаемого метода для обнаружения мелкомасштабных спорадических эффектов. Показана возможность численной реализации предлагаемого метода для применения в оперативном режиме.
Библ. 34. Фиг. 5. Табл. 2.
Ключевые слова:метод анализа данных, нейронные сети LVQ, вейвлет-преобразование, космические лучи, спорадические эффекты.
УДК:519.72
Поступила в редакцию: 26.11.2020 Исправленный вариант: 26.11.2020 Принята в печать: 11.03.2021