Труды КНЦ вып.5. ГЕЛИОГЕОФИЗИКА. 8/2019(10)

оптимального числа классов по одному параметру ALm в периоды всех 33 событий методом быстрого обучения. При быстром обучении каждое событие предъявляется ИНС только 1 раз. При нормальном обучении каждое событие предъявляется ИНС несколько раз. Здесь можно заранее предположить, что следует ожидать как минимум три класса интенсивности: слабая, умеренная и сильная суббуревая возмущенность. Поэтому первый классификационный эксперимент был поставлен с разделением на три класса. Результаты этой классификации показаны на рис. 3. Как видно на рис. 3, итоги классификации свидетельствуют о том, что в класс 2 попали события с суббурями средней и слабой интенсивности. Это означает, что классификация выполнена неполноценно. Заданное число классов либо недостаточно для обрабатываемой выборки, либо быстрое обучение было неуспешным. В связи с этим был проведен второй эксперимент, в котором та же ИНС после быстрого обучения классифицирует выборку на четыре класса. ИНС при быстром обучении и разделении событий на черыре класса показывает, что классы 1 и 4 могут быть объединены в один. Доказать это можно путем нормального обучения ИНС с большим количеством обучающих циклов 800- 1000. После нормального обучения все события стабильно разделяются на 3 класса: слабые возмущения (условный класс 1), умеренные возмущения (условный класс 2) и сильные (условный класс 3). Таким образом, все дальнейшие эксперименты выполнялись с разделением на три класса при количестве обучающих циклов равным 1000. Классификация причинно-следственной взаимосвязи событий Основные классификационные эксперименты проводились с использованием различных комбинаций параметров. Первая комбинация параметров отвечает только причинам событий (характеристики межпланетной среды), с ней работает ИНС № 1 и классифицирует параметры, относящиеся к ММО. Таким образом, мы получаем классы причин. Вторая комбинация параметров отвечает только последствиям событий (наземная геомагнитная активность). С ней работает ИНС № 2 и классифицирует параметры, относящиеся к геомагнитной реакции магнитосферы. Так мы получаем классы последствий. Полученные классы причин и классы последствий сопоставлялись между собой с помощью специального алгоритма. Этот алгоритм вычисляет отношение числа стабильных (многократно повторяемых) результатов разделения Р на классы к общему числу рассматриваемых событий S= 33. В результате проведения -2000 численных нейросетевых экспериментов получено среднее отношение P/S~66%. Такой результат соответствует ситуации, когда 22 из 33 событий стабильно попадают в один условный класс при независимой классификации причин и последствий. Остальные события перемещаются между классами и при этом для них сложно однозначно сопоставить причинно-следственные закономерности. Детальный анализ этих событий показал, что они плохо классифицируются по причине своей уникальности/экстремальности. Среди таких событий есть, например, знаменитое событие Bastille Day Flare или Bastille Day Event, зарегистрированное 15 июля 2000 г. В связи с тем, что такие события составляют примерно четверть от всей выборки, было принято решение выполнять классификацию не только на три, но также и на четыре класса. При этом 16