Методы и средства вычислительного эксперимента / Акад. наук СССР, КНЦ, Ин-т информатики и мат. моделирования технолог. процессов. – Апатиты : Кольский научный центр АН СССР, 1990.

А. X. ЕРУХИМОВ, М. М. КАГАН, М. В. КОЛИКОВ Применение методов распознавания образов в микросейсмических исследованиях Приотработкеместорожденийполезныхископаемых, склонныхкгорным ударам, дляоперативногоучетагеомеханическойситуацииведетсянепрерывный автоматизированныйконтрольсостояниямассивагорныхпород. Основойинстру ментальногоконтролязасостояниемзначительныхучастковрудноготелана сегодняшнийденьявляютсямикросейсмическиеисследования, проводимыесис пользованиемавтоматизированныхсистемконтролясейсмичностимассивагорных пород(АСКСМ). ТаккакисходнойинформациейАСКСМявляютсямикросейсмыесте ственногоитехногенногопроисхождения, тозадачаидентификацииисточника являетсяоднойизосновныхвычислительныхпроцедурвсистеме. Поискиформа лизацияхарактерных■признаковразличныхисточниковмогутбытьреализованыс использованиемметодовраспознаванияобразов. Внастоящейстатьеприведенырезультатыработпооценкаинформативности потокасейсмическихсигналовииспользованиемфункциимаксимальногоправдо подобия . Сейсмическиесобытия, регистрируемыеАСКСМ, представляютсяввиденабо расигналовотсейсмоприемников, разнесенныхпозоненаблюдения. Очевидно, чтовзависимостиот•конкретныхусловийрегистрациисигналымогутвбольшей илименьшейстепениотражатьпараметрысобытия, свойствасредыпопутирас пространениясейсмоволн, сейсмическийфонвмоментрегистрации. Отсоотноше нияэтихфакторовзависитинформативностькаждогоканаларегистрацииивсего наборавцелом. Распознаваниеобразовявленийвключаетвсебявыделениехарактерныхпри знаковилисвойствизисходныхданных, отысканиеоптимальныхрешающихпроце дур, необходимыхдляидентификациииклассификации/I/. Решениеэтихзадач непосредственносвязаносвыборомформальноймоделираспознаваемогоявления иоценкойегопараметров. Дляописаниясигналовприменяютсялинейныеинелинейныемодели. Наосно ваниивыявленныхврезультатепредварительногоизучениячастотногоспектра регистрируемыхсигналовустановленавозможностьнапервомэтапеисследований воспользоватьсялинейноймодельюавторегрессии. Выборэтоймоделивзначи тельнойстепениопределяетсяналичиемразвитогопрограммногообеспечениядля реализациивычислительныхпроцедур. Общеизвестноймодельюавторегрессиисигналаявляетсяразностноестоха стическоеуравнение: ( I ) гдеУ(і) - последовательностьнекоррелированныхслучайныхвеличин - ОиE{Y(t)}= 1 : 42