RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Журнал вычислительной математики и математической физики // Архив

Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 2021, том 61, номер 7, страницы 1137–1148 (Mi zvmmf11264)

Эта публикация цитируется в 4 статьях

Информатика

Автоматизированный метод анализа данных космических лучей и выделения спорадических эффектов

В. В. Геппенерa, Б. С. Мандриковаb

a 197022 Санкт-Петербург, ул. Профессора Попова, 5, СПбГЭТУ «ЛЭТИ», Россия
b 684034 Камчатский край, Паратунка, Мирная ул., 7, ИКИР ДВО РАН, Россия

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

DOI: 10.31857/S0044466921070061


 Англоязычная версия: Computational Mathematics and Mathematical Physics, 2021, 61:7, 1129–1139

Реферативные базы данных:


© МИАН, 2024