Настоящая статья продолжает цикл работ авторов по разработке математических аспектов методов искусственного интеллекта для обработки наблюдений, проведенных под руководством академика А.Д.Гвишиани, начиная с 2000-го года. Она посвящена новому универсальному методу сглаживания, первоначально предназначенному для анализа геофизических временных рядов. Гравитационные сглаживания легли в основу изучения ускорения векового хода главного магнитного поля Земли на основе данных обсерваторий сети ИНТЕРМАГНЕТ. Но свойства оператора сглаживание до сих пор не были изучены. Данная статья – первый шаг в этом направлении.

В работе предложена новая версия алгоритма «Барьер» для распознавания мест возможного возникновения сильных землетрясений на основе обучения по единственному достоверному классу обучения. Модификация алгоритма заключается в создании блоков, которые позволяют установить геолого-геофизические признаки, свойственные распознанным высокосейсмичным объектам распознавания, и дать их количественную оценку. Выполнено распознавание мест возможного возникновения землетрясений с М ≥ 6.0 в регионе Алтай–Саяны–Прибайкалье. Результаты распознавания использованы для оценки влияния удаленных землетрясений, произошедших в Алтае-Саянской орогенной области, на устойчивость структурно-тектонических блоков земной коры в зоне контакта Западно-Сибирской платформы и Сибирской плиты.

В статье излагаются методы анализа 3-компонентных геомагнитных наблюдений для автоматического выделения временнх аномалий – пульсаций геомагнитного поля. Методы основаны на предварительной полосовой фильтрации данных, вычислении собственных чисел ковариационной матрицы компонент геомагнитного поля в скользящем временнм окне, вычислении обобщенной дисперсии собственных чисел (обобщение заключается в использовании иного порядка возведения в степень, нежели традиционная степень 2), последующего сглаживания этой дисперсии и выделения временнх интервалов наличия пульсаций на основе превышения сглаженной дисперсией собственных чисел некоего порога, определяемого на основе методов нечеткой логики. В статье излагаются методы анализа 3-компонентных геомагнитных наблюдений для автоматического выделения временнх аномалий – пульсаций геомагнитного поля. Методы основаны на предварительной полосовой фильтрации данных, вычислении собственных чисел ковариационной матрицы компонент геомагнитного поля в скользящем временнм окне, вычислении обобщенной дисперсии собственных чисел (обобщение заключается в использовании иного порядка возведения в степень, нежели традиционная степень 2), последующего сглаживания этой дисперсии и выделения временнх интервалов наличия пульсаций на основе превышения сглаженной дисперсией собственных чисел некоего порога, определяемого на основе методов нечеткой логики. В статье излагаются методы анализа 3-компонентных геомагнитных наблюдений для автоматического выделения временнх аномалий – пульсаций геомагнитного поля. Методы основаны на предварительной полосовой фильтрации данных, вычислении собственных чисел ковариационной матрицы компонент геомагнитного поля в скользящем временнм окне, вычислении обобщенной дисперсии собственных чисел (обобщение заключается в использовании иного порядка возведения в степень, нежели традиционная степень 2), последующего сглаживания этой дисперсии и выделения временнх интервалов наличия пульсаций на основе превышения сглаженной дисперсией собственных чисел некоего порога, определяемого на основе методов нечеткой логики. х интервалов наличия пульсаций на основе превышения сглаженной дисперсией собственных чисел некоего порога, определяемого на основе методов нечеткой логики.

Существуют различные типы временных возмущений техногенного характера, отраженных на предварительных магнитограммах: выбросы, скачки и дрейфы базовой линии и т.д. В ходе подготовки окончательных записей подобные возмущения должны быть распознаны и отфильтрованы. На сегодняшний день подобная фильтрация на геомагнитных обсерваториях осуществляется вручную. В случае секундных данных подавляющее большинство таких возмущений составляют выбросы, а их количество несравнимо больше, чем в случае минутных магнитограмм. Другая принципиальная особенность секундных магнитограмм заключается в наличии множества характерных возмущений, вызванных короткопериодными геомагнитными пульсациями, которые должны оставаться и на окончательных записях. Таким образом, создание инструмента для формального и единообразного распознавания выбросов на предварительных секундных магнитограммах во многом позволит преодолеть высокую трудоемкость ручной обработки данных. Придерживаясь этой идеи, в данной работе мы сосредоточились на распознавании выбросов на секундных магнитограммах, как на главной части проблемы. Здесь мы приводим описание нового алгоритма распознавания образов SPs, который позволяет распознавать выбросы на секундных магнитограммах в автоматизированном режиме. При этом, достигаются малые вероятности пропуска цели и ложных тревог. Алгоритм был опробован на реальных магнитных данных, зарегистрированных французской обсерваторией, которая расположена на о. Пасхи в Тихом океане.

ИНТЕРМАГНЕТ (INTERMAGNET = International Real-time Magnetic Observatory Network) является крупнейшей международной сетью наземных обсерваторий, обеспечивающих получение геомагнитных данных в режиме близком к реальному времени (запаздывание не более 72 часов) [Kerridge, 2001]. Данные наблюдений оперативно передаются обсерваториями, участвующими в программе, в региональные геомагнитные информационные узлы (GIN – Geomagnetic Information Nodes), которые осуществляют глобальный обмен данными и результатами их обработки. Наблюдение за главным магнитным полем Земли и его изучение является одной из важнейших задач геофизики. Система ИНТЕРМАГНЕТ служит основой мониторинга состояния магнитного поля Земли, поэтому требования к достоверности предоставляемой ею информации очень высоки. Несмотря на жесткий высокий стандарт качества регистрирующих приборов, они подвержены внешним воздействиям, которые отражаются на качестве записей. Поэтому важной задачей является объективное, формализованное распознавание, а затем и устранение возникающих аномалий (сбоев) на записи. Продолжая идеи [Агаян и др., 2005; Гвишиани и др., 2008а; 2008б] в данной статье предложен новый алгоритм автоматического распознавания аномалий с заданной морфологией, который позволяет выделять на магнитограммах выбросы как физической, так и техногенной природы. Алгоритм построен с использованием нечеткой логики и в силу этого обладает большой адаптивностью и универсальностью. Разработанная алгоритмическая система формализует работу эксперта-интерпретатора в терминах искусственного интеллекта. Это позволяет единообразно проводить обработку больших массивов данных, что практически невозможно сделать вручную. Наряду с алгоритмом в статье описаны результаты применения разработанной алгоритмической системы для выделения выбросов на обсерваториях всемирной сети ИНТЕРМАГНЕТ. Главным результатом работы является создание алгоритма, который позволяет получать очищенные (definitive) от выбросов магнитограммы из предварительных (preliminary) записей практически без участия человека. Такая автоматизированная система создана впервые с применением аппарата нечеткой логики для геомагнитных измерений. При этом распознавание временнх возмущений формализовано и единообразно. Представленный здесь алгоритм позволяет существенно повысить достоверность очищенных магнитограмм сети ИНТЕРМАГНЕТ, что, в свою очередь, повышает объективность наших знаний о магнитном поле Земли. В то же время, созданная система дает возможность проведения единообразного формализованного ретроспективного анализа огромных архивов цифровых и оцифрованных магнитограмм, накопленных в системе Мировых Центров Данных. Соответствующий проект уже начат в рамках сотрудничества Мировых Центров Данных в Геофизическом Центре РАН и в Национальном Центре Геофизических Данных НОАА (США). Таким образом, улучшая и делая более объективными как вновь поступающие, так и исторические исходные данные, разработанная алгоритмическая система может внести ощутимый вклад в развитие нашего понимания о магнитном поле Земли. х возмущений формализовано и единообразно. Представленный здесь алгоритм позволяет существенно повысить достоверность очищенных магнитограмм сети ИНТЕРМАГНЕТ, что, в свою очередь, повышает объективность наших знаний о магнитном поле Земли. В то же время, созданная система дает возможность проведения единообразного формализованного ретроспективного анализа огромных архивов цифровых и оцифрованных магнитограмм, накопленных в системе Мировых Центров Данных. Соответствующий проект уже начат в рамках сотрудничества Мировых Центров Данных в Геофизическом Центре РАН и в Национальном Центре Геофизических Данных НОАА (США). Таким образом, улучшая и делая более объективными как вновь поступающие, так и исторические исходные данные, разработанная алгоритмическая система мо

Экспертная обработка данных больших сетей мониторинга опасных природных явлений становится все более затруднительной в связи с ростом потока исходной информации. Предлагается альтернатива визуальному распознаванию сигналов. Обсуждается ряд алгоритмов распознавания и результаты их применения для анализа данных мониторинга геоэлектрического потенциала. Используются данные мониторинга вулкана Фурнез (остров Реюньон) в окрестности сильного извержения 1998 г. Результаты применения алгоритмов показали возможность автоматизированного выделения аномальных участков записей и диверсификации аномалий на несколько типов, предположительно отвечающих разным физическим воздействиям (сильные атмосферные осадки, гидротермальные процессы и т. д.). Предложенные алгоритмы могут быть использованы как в функционирующих системах мониторинга для автоматизации работы эксперта, так и с исследовательскими целями для выявления характерных морфологических последовательностей во временных рядах данных различной природы.