Physics of auroral phenomena : proceedings of the 35th Annual seminar, Apatity, 28 Februaru – 02 March, 2012 / [ed. board: A. G. Yahnin, A. A. Mochalov]. - Апатиты : Издательство Кольского научного центра РАН, 2012. - 187 с. : ил., табл.

ПРИМЕНЕНИЕ ТЕОРИИ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ОТБОРА ТРЕБУЕМЫХ СОБЫТИЙ В БАЗАХ ДАННЫХ МИРОВОЙ СЕТИ НЕЙТРОННЫХ МОНИТОРОВ И РЕЗУЛЬТАТОВ ИЗМЕРЕНИЙ ПАРАМЕТРОВ МЕЖПЛАНЕТНОЙ СРЕДЫ НА КОСМИЧЕСКИХ АППАРАТАХ В.В. Пчелкин (Полярный геофизический институт КНЦ РАН) Аннотация. В работе рассматривается проблема автоматизации поиска в данных мировой сети нейтронных мониторов и в спутниковых данных событий, удовлетворяющих требуемым условиям. Предлагаются и обсуждаются дескрипторы, позволяющие количественно описывать принципиальные особенности отбираемых фрагментов экспериментальных рядов. Разработанные алгоритмы применены для решения задач автоматизированного поиска солнечных протонных событий и Форбуш - понижений различных типов. Введение Традиционно исследование возможных влияний флуктуаций потоков космических лучей на атмосферные процессы и, в частности, на глобальный резонатор Земля-ионосфера, проводится путем анализа изменения соответствующих характеристик атмосферы во время таких явлений, как значительные Форбуш - понижения, солнечные протонные события, магнитосферные бури. Второй подход заключается в поиске циклических закономерностей, соответствующим циклам солнечной деятельности. На наш взгляд, актуальной является задача расширения материала для анализа. Возможно это, в частности, путем включения в рассмотрение Форбуш-эффектов не вспышечной, а рекуррентной природы, а также иных вариаций KJI и параметров солнечного ветра. Подобные события происходят достаточно часто, уверенно регистрируются приборами, но не всегда имеют специальное название и входят в каталоги. Достижение поставленной цели требует создания специализированных баз данных нейтронных мониторов, параметров солнечного ветра и атмосферных параметров, включающих возможность интеллектуального поиска в экспериментальных рядах требуемых событий по задаваемым исследователем признакам. В предлагаемом вниманию исследовании разрабатываются вопросы создания подобных алгоритмов. Экспериментальные данные Для тестирования разрабатываемых алгоритмов автоматизируемого отбора интересующих нас событий были использованы результаты измерений на ряде НМ мировой сети (с. Апатиты, Мак-Мердо, Туле, Южный полюс и Ньюарк), значения индекса Dst, а также параметры солнечного ветра, полученные в ходе измерений на КА за период с 1980 по 1989 гг. "Провалы" данных корректировались символьными дополнениями рядов или, в некоторых случаях, средними значениями. Интеллектуальный отбор событий, удовлетворяющих совокупности некоторых требований относится к классическим задачам теории распознавания образов, решение которых, обычно, происходит в несколько этапов (см., например, /1, 2/): 1) Формализация предметной области (определение набора признаков, характеризующих объекты). 2) Формирование обучающей выборки. 3)Уменьшение размерности пространства признаков (для предотвращения «переобучения» и улучшения точности распознавания). 6) Формулировка решающего правила, реализующего отбор (сортировку) в соответствии с разделяющей поверхностью в окончательно выбранном пространстве признаков. 5)Составление алгоритма классификации. (Разумеется, приведенная последовательность схематична и не включает многие важные этапы.) Применяемые нами для поиска списки дескрипторов разрабатывались на основе современного определения Форбуш-эффекта как модуляционного явления, обусловленного сильными флуктуациями окружающей (экранирующей) Землю плазмы /3, 4/. В такой трактовке ФЭ далеко не всегда связан со вспышкой на Солнце, а часто обусловлен, например, рекуррентными явлениями в солнечном ветре. Но, безусловно, он регистрируется на Земле нейтронными мониторами мировой сети. Поэтому в основу выбора событий были положены дескрипторы, описывающие формы фрагментов понижений в данных НМ главными из которых являлись следующие: “P h y sics o f A uroral P h en om en a’’, Proc. XXXV A n n u al Sem inar, A p a tity, p p . 9 6 - 99, 2 0 1 2 © Kola Science Centre, Russian Academy of Science, 2012 Polar Geophysical Institute 96