Разработка метода временной синхронизации данных обучающей выборки и распознаваемых объектов в задаче классификации в интересах интерпретации результатов космических съемок земной поверхности

Разработка метода временной синхронизации данных обучающей выборки и распознаваемых объектов в задаче классификации в интересах интерпретации результатов космических съемок земной поверхности

Автор: Ким, Роман Валерьевич

Шифр специальности: 05.13.01

Научная степень: Кандидатская

Год защиты: 2008

Место защиты: Москва

Количество страниц: 168 с. ил.

Артикул: 4248886

Автор: Ким, Роман Валерьевич

Стоимость: 250 руб.

Разработка метода временной синхронизации данных обучающей выборки и распознаваемых объектов в задаче классификации в интересах интерпретации результатов космических съемок земной поверхности  Разработка метода временной синхронизации данных обучающей выборки и распознаваемых объектов в задаче классификации в интересах интерпретации результатов космических съемок земной поверхности 

Введение
1. Современная технология обработки результатов космических съемок для целен прогноза перспектив нетегазоносности месторождений углеводородов. Постановка технической задачи.
1.1. Физикотехничекиеосновы использования космических снимков для целей прогноза нефтегазоноспости геологических структур.
1.2. Космические средства дистанционного зондирования теплового излучения поверхности Земли
1.3. Содержание и специфика процесса обработки и интерпретации космических снимков
1.4. Математическая постановка задачи классификации с обучением в условиях временной несогласованности данных обучающей выборки и распознаваемого объекта
2. Разработка методики классификации с обучением в условиях временной несогласованности данных об эталонных и распознаваемых объектах
2.1. Обзор современных методов классификации. Традиционная схема решения задач классификации с обучением
2.2. Разработка модифицированной схемы решения задачи классификации с обучением в условиях временной несогласованности данных об эталонных и распознаваемых объектах.
2.3. Формирование синхронизированной во времени обучающей выборки с использованием методов теории случайных процессов
2.3.1. Алгоритм синхронизации данных обучающей выборки на основе изолированной оптимизации векторной функции математического ожидания признаков распознавания
2.3.2. Алгоритм синхронизации данных обучающей выборки на основе совместной оптимизации параметров функции математического ожидания и элементов матричной корреляционной функции.
2.4. Оценка эффективности разработанного метода с использованием тестовых примеров, имитирующих процесс обработки и анализа космических снимков
2.4.1. Методика тестовой оценки
2.4.2. Моделирование в условиях стационарности случайных процессов, описывающих временную динамику векторов признаков.
2.4.3. Влияние нестационарноспги случайных процессов, описывающих динамику векторов
признаков, на достоверность результатов классификации.
3. Оценка эффективности разработанного метода классификации иа примере прогноза перспектив нефтегазоносности геологических структур ТиманоПечорского бассейна на основе результатов космических съемок
3.1.Результатыпредварительной обработки снимков участка ТиманоПечерского бассейна, полученных аппаратурой ИСЗ ЬапбБаЬ.
3.2. Анализ информативности данных ИК съемки для целей оценки перспектив нефтегазоносности локальных структур
3.3. Результаты применения модифицированного метода классификации для прогноза
локальных структур ТиманоПечорского бассейна
Заключение.
Приложения.
Список литературы


Применении разработанной в диссертационной работе модифицированной схемы на основе процедуры предварительной синхронизации данных позволило уменьшить вероятность ошибочной классификации почти в 1,5 раза. Этот результат указывает на необходимость широкого применения предложенного решения в практику обработки и анализа результатов космических съемок. Проведен анализ процесса обработки и интерпретации космических снимков земной поверхности в целях оценки углеводородного потенциала перспективных геологических структур. Показано, что реализация этого процесса приводит к необходимости решения задачи классификации, осложненной временной несогласованностью данных обучающей выборки и распознаваемого объекта. Рассмотрены существующие методы решения задач классификации, которые не учитывают факт временной несогласованности данных. Предложен подход к решению задачи классификации для условий, когда данные по объектам обучающей выборки и о распознаваемом объекте не синхронизированы во времени. В его основе лежит дополнение традиционной схемы этапом временной синхронизации. Предложен метод синхронизации данных обучающей выборки и распознаваемого объекта, базирующийся на гауссовской аппроксимации процессов, описывающих временную динамику признаков распознавания. В рамках такого представления привязка данных обучающей выборки и распознаваемого объекта к единому прогнозируемому моменту времени достигается путем вычисления оценок их условных математических ожиданий. Создан специализированный программный комплекс, реализующий предложенный метод синхронизации данных и разработанные алгоритмы, предназначенный для проведения классификации в условиях временной несогласованности данных обучающей выборки и распознаваемых объектов. На серии тестовых примеров, имитирующих решение задачи прогнозирования перспектив нефтегазоносности геологических структур с использованием разновременных космических снимков проведен анализ возможности использования разработанного метода классификации для решения поставленной технической задачи. На примере обработки космических снимков геологических объектов ТиманоПечорского бассейна показано, что использование разработанного метода классификации с синхронизацией данных обучающей выборки и распознаваемого объекта статистически достоверно увеличивает частоту правильной оценки углеводородного потенциала в 1,6 раза. Причем основное увеличение величины частоты правильной классификации достигается за счет изолированной оптимизации функции математических ожиданий, и в меньшей степени эффект проявляется за счет оптимизации элементов корреляционной матрицы. Работа выполнена на кафедре Информационноуправляющие комплексы Московского Авиационного Института Государственного технического университета под руководством профессора В. Н. Евдокименкова. Международной конференции Системный анализ, управление и навигация. Крым, Евпатория, 3 июля 9 июля г. Юбилейной научнотехнической конференции Информационноуправляющие системы г. Королев, ФГУП НПО ИТ октября г. Международной конференции Системный анализ, управление и навигация. Крым, Евпатория 1 июля 8 июля г. Ким Р. В.у Евдомшенкоо В. Н. Развитие методов классификации в условиях временной несогласованности данных обучающей выборки и распознаваемого объекта и их применение для анализа результатов космических съемок земной поверхности Вестник информационных и компьютерных технологий. Ким Р. В.у Евдокименков В. Н. Временная синхронизация данных обучающей выборки и распознаваемых объектов в задачах классификации в процессе интерпретации космических снимков земной поверхности. Известия РАН. Теория и системы управления. ТиманоПечорского бассейна по результатам космических съемок, проведенных в различные периоды времени, подтверждающие эффективность предложенных алгоритмов. Достоверность результатов, полученных в работе, подтверждается. ТиманоПечорского нефтегазоносного бассейна в процессе оценки перспектив нефтегазоносности геологических структур и их сопоставлением с данными по ранее разведанным месторождением.

Рекомендуемые диссертации данного раздела

28.06.2016

+ 100 бесплатных диссертаций

Дорогие друзья, в раздел "Бесплатные диссертации" добавлено 100 новых диссертаций. Желаем новых научных ...

15.02.2015

Добавлено 41611 диссертаций РГБ

В каталог сайта http://new-disser.ru добавлено новые диссертации РГБ 2013-2014 года. Желаем новых научных ...


Все новости

Время генерации: 0.242, запросов: 244