Полное описание
> Никулин, И. И. Нейросетевой кластерный анализ площадных геофизических данных рудоносного Хибино-Ловозёрского вулкано-плутонического комплекса (Кольский п-ов) методом самоорганизующихся карт Кохонена / И. И. Никулин, А. А. Самсонов. - Текст : непосредственный // Геофизические исследования : рецензированный научный журнал. - 2021. - Том 22, N 1. - С. 25-39. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 1818-3735.
| ГРНТИ | УДК | |
| 28.23.37 | 004.032.26 |
Рубрики:
Нейронные сети -- Применение в геофизике
Кл.слова (ненормированные): гравиразведка -- магниторазведка -- иерархическая модель -- искусственная нейронная сеть -- карта кохонена -- нечеткая логика -- кластерный анализ
Аннотация: Описана методика автоматической экспресс-интерпретации данных площадных геофизических исследований на примере Хибино-Ловозёрского вулкано-плутонического комплекса, в рамках которой построена комплексная геофизико-математическая модель, состоящая из пятнадцати уровней иерархии и базирующаяся на использовании математического аппарата искусственных нейронных сетей. В обработке данных геофизических съемок применен метод самоорганизующихся карт Кохонена. Это математический аппарат нечеткой логики, искусственная нейронная сеть которого обучается без учителя. Обосновано формирование групп кластеров, характеризующих в наибольшей степени возможные связи между многомерными геофизическими данными, и проанализировано наличие взаимосвязей между ними путем выявления корреляционных зависимостей. Проведен анализ различных геофизических трансформант с применением самоорганизующихся карт Кохонена. Искусственной нейронной сетью вычислены кластеры, которые в результате исследования отражают картину крупной палеозойской рудно-магматической системы на северо-востоке Фенноскандинавского щита, объединяющей Хибинский и Ловозёрский плутоны, Кургинскую интрузию, вулканогенные образования и многочисленные рои щелочных даек. Определен ряд входных показателей-репрезентантов своих групп, на основе которых построена геофизико-математическая модель в виде двумерной карты кластеров с использованием инструментария нечеткой логики. Сформированы терминологические множества для каждой группы кластеров; задан вид функций принадлежности ранее неизвестных геологических объектов по новым проинтерпретированным данным и их параметры применительно к главному кольцу Хибинского массива, контролирующему редкоземельно-титан-алюмо-фосфорные месторождения, и Федоро-Панским Тундрам (платино-паладиевые месторождения). Предложены объекты, потенциальные для геологического изучения вблизи Ловозёрского эвдиалитового циркон-редкоземельного месторождения. Проведенное экспериментальное исследование подтвердило адекватность построенной модели и эффективность ее использования для экспресс-анализа геофизических данных и принятия решений в геолого-поисковых задачах.
Доп. точки доступа:
Самсонов, А.А.
>
Нет сведений об экземплярах
Держатели документа:
Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -755373-123421)>
Шифр в сводном ЭК: c2be2076993176a6c03cbef93f46bb5f
| Лицевая сторона карточки | Обратная сторона карточки |
Artificial neural networks : сборник научных трудов / Ed. N. Morgan, 1990. - VIII,130 p. p. - Текст : непосредственный.Vemuri V.R. Artificial neural networks:concepts and control applications / V. R. Vemuri, 1992. - 509 p. - Текст : непосредственный.Artificial neural networks:concepts and theory / Сост.Compl.: P. Mehra, B. W. Wah, 1992. - XI,667 p. p. - Текст : непосредственный.Tomboulian S. Introduction to a system for implementing neural net connections on SIMD architectures : монография / S. Tomboulian, S.a. - 13 p. - Текст : непосредственный.Network : Computation Neural Systems. - Журнал выходит с 1990г. - Текст : непосредственный. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации / С. Осовский, 2004. - 343 с. - Текст : непосредственный.Artificial neural networks - ICANN 2008 / SpringerLink (Online service), 2008 r=on-line.Information processing with evolutionary algorithms / SpringerLink (Online service), 2005 r=on-line. - Текст : электронный.Dreyfus G. Neural networks / G. Dreyfus, 2005 r=on-line. - Текст : электронный.Пак М.М. Моделирование элементов нейронных сетей на основе твердотельных нанообъектов : специальность 05.13.12 "Системы автоматизации проектирования (по отраслям)" : диссертация на соискание ученой степени канд. техн. наук / М. М. Пак, 2006. - 22 с. - Текст : непосредственный.Казанцев П.А. Разработка и исследование маршрута проектирования нейросетевого приложения с аппаратной поддержкой : специальность 05.13.01 "Системный анализ,управление и обработка информации (по отраслям)" : диссертация на соискание ученой степени канд. техн. наук / П. А. Казанцев, 2008. - 22 с. - Текст : непосредственный.Neural Computing <& >Applications. - Журнал выходит с 1993г. - Текст : непосредственный.Дулесов А.С. Нейронные сети и нейрокомпьютеры в интеллектуальных информационных системах / А. С. Дулесов, 2005. - 114 с. - Текст : непосредственный.Шибзухов З.М. Конструктивные методы обучения ЕП-нейронных сетей : монография / З. М. Шибзухов, 2004. - 123 с. - Текст : непосредственный.Нейронные сети : монография, 2001. - 182 с. - Текст : непосредственный.Пархоменко С.С. Нейросетевое моделирование и эволюционное планирование процессов в сетях добровольных вычислений / С. С. Пархоменко, 2015. - 20 с. - Текст : непосредственный.Суровцев И.С. Нейронные сети.Введение в современную информационную технологию / И. С. Суровцев, В. И. Клюкин, Р. П. Пивоварова ; Ред. И. С. Суровцев, 1994. - 224 c. - Текст : непосредственный.Квантовые нейронные сети : материалы временных коллективов, 2001. - 103 с. - Текст : непосредственный.Хайкин С. Нейронные сети. Полный курс / С. Хайкин, 2016. - 1103 с. - Текст : непосредственный.Воронкин Р.А. Математическое моделирование процессов генетического поиска для повышения качества обучения нейронных сетей прямого распространения : специальность 05.13.18 "Математическое моделирование,численные методы и комплексы программ" : автореферат диссертации на соискание ученой степени канд. техн. наук / Р. А. Воронкин, 2004. - 18 с. - Текст : непосредственный.
Показать все результатыArtificial neural networks : сборник научных трудов / Ed. J. Diederich, 1990. - VII,141 p. p. - Текст : непосредственный.Artificial neural networks : сборник научных трудов / Ed. N. Morgan, 1990. - VIII,130 p. p. - Текст : непосредственный.Vemuri V.R. Artificial neural networks:concepts and control applications / V. R. Vemuri, 1992. - 509 p. - Текст : непосредственный.Artificial neural networks:concepts and theory / Сост.Compl.: P. Mehra, B. W. Wah, 1992. - XI,667 p. p. - Текст : непосредственный.Tomboulian S. Introduction to a system for implementing neural net connections on SIMD architectures : монография / S. Tomboulian, S.a. - 13 p. - Текст : непосредственный.Осовский С. Нейронные сети для обработки информации / С. Осовский, 2004. - 343 с. - Текст : непосредственный.Artificial neural networks - ICANN 2008 / SpringerLink (Online service), 2008 r=on-line.Information processing with evolutionary algorithms / SpringerLink (Online service), 2005 r=on-line. - Текст : электронный.Dreyfus G. Neural networks / G. Dreyfus, 2005 r=on-line. - Текст : электронный.Гордеев Л.С. Применение искусственных нейронных сетей в задачах химической технологии / Л. С. Гордеев, М. Б. Глебов, 1998. - 120 с. - Текст : непосредственный.Лузянина Т.В. Synchronization in an oscillator neural network model with time delayed coupling : препринт / Т. В. Лузянина, 1992. - 20 с. - Текст : непосредственный.Барцев С.И. Сравнительные свойства адаптивных сетей с полярными и неполярными синапсами / С. И. Барцев, Ю. П. Ланкин, 1993. - 26 с . - Текст : непосредственный.Пак М.М. Моделирование элементов нейронных сетей на основе твердотельных нанообъектов : специальность 05.13.12 "Системы автоматизации проектирования (по отраслям)" : диссертация на соискание ученой степени канд. техн. наук / М. М. Пак, 2006. - 22 с. - Текст : непосредственный.Bernatzki A. Geometrische Interpretation neuronaler Netze / A. Bernatzki, 1999. - 123 S. - Текст : непосредственный.Казанцев П.А. Разработка и исследование маршрута проектирования нейросетевого приложения с аппаратной поддержкой : специальность 05.13.01 "Системный анализ,управление и обработка информации (по отраслям)" : диссертация на соискание ученой степени канд. техн. наук / П. А. Казанцев, 2008. - 22 с. - Текст : непосредственный.Волгин Л.И. Комплементарная алгебра и предикатная алгебра выбора / Л. И. Волгин, 1996. - 68 c. - Текст : непосредственный.Волгин Л.И. Векторная комплементарная алгебра и ее применения / Л. И. Волгин, 1996. - 50 c. - Текст : непосредственный.Тарасов А.М. Математическое моделирование, сети Петри и их использование при описании функционирования нейронных сетей в ЭВМ, робототехники : препринт / А. М. Тарасов, В. В. Подлубный, 1995. - 21 c. - Текст : непосредственный.Дулесов А.С. Нейронные сети и нейрокомпьютеры в интеллектуальных информационных системах / А. С. Дулесов, 2005. - 114 с. - Текст : непосредственный.Шибзухов З.М. Конструктивные методы обучения ЕП-нейронных сетей : монография / З. М. Шибзухов, 2004. - 123 с. - Текст : непосредственный.
Показать все результатыГеофизические исследования. - Журнал, 2021г. т. 22 № 1. - Текст : непосредственный.Никулин И.И. Нейросетевой кластерный анализ площадных геофизических данных рудоносного Хибино-Ловозёрского вулкано-плутонического комплекса (Кольский п-ов) методом самоорганизующихся карт Кохонена / И. И. Никулин, А. А. Самсонов. - Текст : непосредственный // Геофизические исследования : рецензированный научный журнал / Институт физики Земли им. О. Ю. Шмидта РАН (ИФЗ РАН) (Москва). - Москва : Ин-т физики Земли РАН, 2021. - Том 22 N 1.- С.25-39.
Заказ фрагмента документа ₽