Метод анализа данных сложной структуры с элементами машинного обучения

• DOI

Предложен метод анализа данных сложной структуры, основанный на совмещении вейвлет-преобразования и нейронных сетей «Автокодировщик». Метод позволяет изучить структуру данных, выделить аномальные изменения разной формы и длительности и подавить шум. На примере данных сети станций нейтронных мониторов показана эффективность метода. Данные нейтронных мониторов определяют интенсивность вторичных космических лучей и являются одним из ключевых факторов космической погоды. Численная реализация метода позволяет применять его в оперативном режиме, что представляет интерес в задачах анализа природных данных и диагностики катастрофических событий.

Мандрикова Б.С. Метод анализа данных сложной структуры с элементами машинного обучения // Компьютерная оптика.-2022.-Т. 46.-№.3.-pp. 506-512. DOI: 10.18287/2412-6179-CO-1088.