|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
Интеллектуальная Система Тематического Исследования НАукометрических данных |
||
Разработка и сравнительный анализ подходов к решению многопараметрических обратных задач на примере обратной задачи магнитотеллурики в геофизикедипломная работа (Специалист)
- Научный руководитель: Доленко С.А.
- Автор: Исаев И.В.
- Тип: Специалист
- Организация, в которой проходила защита: МГУ имени М.В. Ломоносова
- Год защиты: 2014
- Аннотация: В проделанной работе была подтверждена эффективность использования нейронных сетей при решении многопараметрической некорректной нелинейной обратной задачи высокой размерности на примере обратной задачи электроразведки. Были исследованы эффекты группового и поэтапного определения параметров, а также эффект их совместного использования, с подтверждением полученных результатов на модельной задаче, и было предложено их объяснение. По результатам проведенных исследований можно сделать следующие выводы: 1. Отбор существенных признаков позволяет снизить размерность входных данных и повысить качество решения задачи. 2. Групповое определение повышает качество решения задачи при сильной взаимосвязи искомых параметров, которая наблюдается при вертикальной группировке. При этом определяемый параметр предпочтительно группировать с такими, для которых погрешность автономного определения ниже, чем для данного параметра. 3. Поэтапное определение позволяет повысить качество решения задачи при сильной взаимосвязи искомого и добавляемых параметров, которая наблюдается при вертикальной группировке. Качество работы этого алгоритма определяется погрешностью определения добавляемых признаков. Предположение о неустойчивости этого метода должно быть подтверждено дополнительными исследованиями. 4. Эффекты группового и поэтапного определения носят конкурирующий характер, поэтому совместное использование этих методов приводит к ухудшению качества решения по сравнению с раздельным использованием этих методов. 5. Повышение качества решения обуславливается появлением новой информации и упрощением рельефа функционала ошибки, который минимизируется при тренировке НС, при групповом и поэтапном определении. Понижение качества решения обуславливается ухудшением соотношения количества признаков к числу примеров – в общем случае, и усложнением рельефа функционала ошибки – при совместном использовании группового и поэтапного определения. Итоговый результат зависит от соотношения этих факторов. 6. Все наблюдаемые эффекты связаны с фундаментальными свойствами нейронных сетей, а не со свойствами данных. Поэтому эти методы могут быть использованы при решении и других многопараметрических обратных задач. В частности в работе [37] было продолжено исследование ОЗ МТЗ, и подход, связанный с групповым определением параметров, показал свою эффективность на модели параметризации среды, отличной от рассматриваемой в данной работе.
- Добавил в систему: Доленко Сергей Анатольевич