Методы и модели интеллектуального анализа сигналов геофизических полей

• Автор: Тристанов, Александр Борисович
• Шифр специальности: 05.13.18
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2006
• Место защиты: Петропавловск-Камчатский
• Количество страниц: 144 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. ТЕХНОЛОГИЯ И СИСТЕМЫ II В ГЕОФИЗИКЕ

1.1. Системы ii.

1.1.1. Понятие системы ii

1.1.2. ii в обработке сигнальной информации

1.1.3. Типовая структура системы ii

1.2. Классы задач ii

1.2.1. Задачи регрессии и классификации.

1.2.2. Задача поиска ассоциативных правил.

1.2.3. Задача кластеризации.

1.3. Обзор подходов к исследованиям геофизических сигналов
1.4. Качественный анализ сигналов геофизических полей
1.5. Требования к системе обработки сигналов в геофизике
1.5.1. Требования к структуре.
1.5.2. Требования к математическому обеспечению.
1.5.3. Требования к информационному обеспечению
1.5.4. Требования к эргономике и технической эстетике
Выводы.
ГЛАВА 2. ФОРМАЛИЗАЦИЯ ЗАДАЧ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ ГЕОФИЗИЧЕСКИХ ПОЛЕЙ И МЕТОДЫ ИХ РЕШЕНИЯ
2.1. Структурная модель сигнала
2.2. Методика обработки геофизических сигналов с использованием технологии ii
2.3. Формулировка задачи сегментации геофизических сигналов
2.4. Задача классификации
3
ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМА СЕГМЕНТАЦИИ СИГНАЛОВ НА ОСНОВЕ ВЕЙВЛЕТПАКЕТОВ
3.1. Вейвлетпакетная модель элементарного блока
3.2. Структура кратномасштабного анализа
3.3. Структура вейвлетпакетного разложения.
3.4. Алгоритм выбора наилучшего дерева разложения на основе энтропии .
3.5. Алгоритм сегментации на основе вейвлетпакетного разложения
3.6. Параметры алгоритма и рекомендации по их выбору
ГЛАВА 4. АНАЛИЗ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЕЙ СЕГМЕНТОВ.
4.1. Анализ последовательностей сегментов.
4.2. Ассоциативные правила и анализ последовательностей.
4.2.1. Основные понятия.
4.2.2. Характеристики правил
4.2.2. Понятие транзакции для последовательности сегментов.
4.3. Алгоритмы построения ассоциативных правил
4.3.1. Алгоритм Аргог.
4.3.2. Модифицированные алгоритмы Аргог.
4.4. Статистический анализ
4.5. Формы представления структурной модели.
пп
ГЛАВА 5. ПРОГРАММНЫЙ КОМПЛЕКС МОДЕЛИРОВАНИЯ, ОБРАБОТКИ И АНАЛИЗА СИГНАЛОВ ГЕОФИЗИЧЕСКИХ
ПОЛЕЙ.
5.1. Структура программного комплекса.
5.1Л. Описание комплекса.
5 Л .2. Структура комплекса
5.2. Структура подсистемы моделирования.
5.2.1. Этапы генерации сигнала
5.2.2. Генерация элементарного блока
5.3. Структура подсистемы анализа.
Выводы
ГЛАВА 6. ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ ЭКСПЕРИМЕНТЫ ПО АНАЛИЗУ СИГНАЛОВ.
6.1. Анализ модельных сигналов
6.1.1. Методика проведения эксперимента.
6.1.2. Описание экспериментальных сигналов
6.1.3. Результаты экспериментов.
6.2. Анализ сигналов сейсмоакустичсской эмиссии.
6.2.1. Описание экспериментальных данных
6.2.2. Методика эксперимента
6.2.3. Результаты эксперимента
6.2.3.1. Суточные вариации сигнала
6.2.3.2. Сравнительный анализ датчиков Ь1 и
6.3. Анализ волновых возмущений в атмосфере на основании данных катастрофического извержения вулкана Шивелуч ноября г.
6.3.1. Описание экспериментальных данных
6.3.2. Методика эксперимента
6.3.3. Результаты эксперимента
6.4. Анализ волновых возмущений в атмосфере, сопровождавших эксплозию вулкана Карымский
августа г.
6.4.1. Описание экспериментальных данных
6.4.2. Результаты эксперимента
Выводы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ


При решение аналогичных задач (поиска закономерностей и особенностей в данных) в экономических, медицинских и социальных исследованиях хорошо зарекомендовала себя технология Data Mining, которая аккумулирует в себе концепцию, методы и средства анализа данных. К основным задачам технологии Data Mining относятся: классификация, кластеризация, регрессия, поиск ассоциативных правил. В работе проводится формулировка данных задач, которые в том или ином виде решаются в теории обработки сигналов. Универсальность Data Mining позволяет ее применить к исследованию сигнальной информации во многих областях науки, но ориентированность ее методов на обнаружение знаний в специализированных базах данных (экономических и пр. Обобщая сказанное выше, можно сделать вывод, что акту альность предлагаемою подхода при анализе геофизических и геохимических данных определяется возможностью решения таких задач, как поиск предвестников сильных землетрясений, выделение отдельных этапов в динамике вулканических извержений, обнаружение волновых возмущений в атмосфере при вулканических взрывах и т. Целью диссертационного исследования является разработка методики анализа сигналов геофизических полей с использованием технологии Data Mining с целью выявления их аномального поведения. Качественный анализ сигналов и формулировка требований к разрабатываемой системе автоматической обработки. Разработка методологии анализа сигналов с использованием технологии Data Mining на основе сформулированных требований. Разработка формы представления сигнала - его структурной модели. Разработка алгоритмов сегментации сигналов, классификации их элементов и построения структурной модели. Разработка программного обеспечения, реализующего алгоритмы. Проведение экспериментов по установлению эффективности разработанной системы. Методы исследования. В диссертационной работе использовался аппарат теории цифровой обработки сигналов, теории распознавания образов, математического моделирования, методы дискретной и вычислительной математики, основы функционального анализа. Использование технологии Data Mining для анализа геофизической информации и построения моделей сигналов. Алгоритм сегментации и классификации сигналов на основе вейв-лет-пакетного разложения, отличающийся адаптивностью к свойствам сигнала. Методика анализа сигналов геофизических нолей с использованием технологии Data Mining. Способ описания структуры и классификации сигналов на основе лучшего вейвлет-пакетного разложения. Структурная модель сигнала геофизических полей и методы ее исследования. Алгоритм сегментации сигналов на основе вейвлет-пакетов. Разработанные алгоритмы для сегментации сигналов геофизических полей. Разработанный комплекс прикладных программ, автоматизирующий построение и исследование структурной модели сигналов геофизических полей. Предложенные алгоритмы и методы могут служить основой для создания новых систем анализа нестационарных сигналов в различных прикладных областях. Вторая Всероссийская научная конференция «Проектирование инженерных и научных приложений в среде MATLAB», Москва, г. Ежегодная конференция, посвященная Дню вулканолога, Петро-павловск-Камчатский, , г. Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям SCM, Санкт-Петербург, , г. PRIA 7, Санкт-Петербург, г. Конференция профессорско-преподавательского состава СПбГЭ-ТУ «ЛЭТИ», Санкт-Петербург, , г. Четвертый всероссийский симпозиум «Сейсмоакустика переходных зон», Владивосток, г. Ежегодная региональная молодёжная конференция «Исследования в области наук о Земле (география, геология, геофизика, геоэкология, вулканология), Петропавловск-Камчатский. Конференция Комплексные сейсмологические и геофизические исследования Камчатки - января г. Петропавловск-Камчатский, г. По теме диссертации опубликовано научных работ, из них 1 статья, докладов в материалах и трудах международных и всероссийских конференций. Результаты диссертационного исследования внедрены в лаборатории комплексных исследований предвестников землетрясений и извержений вулканов Института вулканологии и сейсмологии ДВО РАН и в учебный процесс кафедры прикладной математики Камчатского государственного университета им. В. Беринга, подтвержденные актами о внедрении.