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 1) Амплитудный признак (рассчитывался по минимальному значению показаний НМ в i - м анализируемом фрагменте): ъи = rain(а,.д ( 1 ) где i- номер фрагмента исходного ряда, j - номер измерения. 2) Показатель крутизны спада переднего фронта (представлял собой численную оценку среднего за заданное время значения производной перед минимальной точкой в фрагменте: Да. . . j _ i .j m i n 2,/ ~ А . At. . . i , j nun ( 2 ) 3) Показатель совпадения. Рассчитывался для данного фрагмента как число совпадений с отборами в результатах измерений других мониторов. Решающее правило отбора задавалось в виде совокупности градационных значений признаков. (Подобная схема успешно применялась нами при отборе т. н. всплесков Q-типа см. /5, 6 Г) Отметим, что описанные дескрипторы были не единственными использованными. В частности, в ряде случаев мы применяли показатели, характеризующие скорость восстановления скорости счета НМ к средним значениям. Возможен был и другой подход, связанный с расчетом отклонение формы рассматриваемого анализируемого фрагмента от формы «классического» нормированного ФЭ (по вошедшим в каталоги) в евклидовой метрике: 42 ( 3 ) Ь2 ,<= E V ( a ^ J _ a ' j ) 2 Но такой подход, на наш взгляд, слишком жестко увязан с существующим пониманием ФЭ и не позволяет выявлять флуктуации KJI иной морфологии. Поэтому мы не применяли его. Результаты тестирования На рис. 1 а, б показаны результаты отбора ФП разных амплитуд и усреднения профилей по данным НМ ст. Апатиты. Как видно из графиков, заданные градации выбранных дескрипторов уверенно выделяют из десятилетнего ряда ФП «классического» профиля. Время, час Рис. 1 «Средние» профили ФП а) амплитуды менее 0,8% б) выше 1, 5% по данным НМ Апатиты. Результаты синхронного отбора из базы данных параметров солнечного ветра для ФП разной амплитуды иллюстрируют графики на рисунках 2, 3 и 4. Вывод Выполненная работа показывает возможность создания эффективных алгоритмов автоматизированного отбора событий требуемого типа в данных мировой сети нейтронных мониторов и в спутниковых данных на основе применения методов теории распознавания образов. Созданные алгоритмы протестированы на примере решения задачи отбора вспышечных и рекуррентных Форбуш-эффектов разных амплитуд и профилей по десятилетнему ряду данных. Разработанные алгоритмы, безусловно, могут быть эффективным 97