ИСТИНА

При проведении исследований акваторий с помощью дистанционных сейсмоакустических методов производственный процесс можно разделить на три важных блока: сбор полевых данных, обработка полевых данных, их интерпретация и передача данных заказчику. Перед геофизиком, который непосредственно проводит исследования, или специалистами, которые осуществляют приёмку материалов, стоит задача определения качества данных, собираемых в поле, прошедших обработку, или при осуществлении их приёмки. Данная задача может быть оптимально, с точки отношения зрения затрат ресурсов и качества решения, решена с помощью автоматической классификации данных. Также алгоритмы автоматической классификации данных могут использоваться для проведения геологической интерпретации обработанных полевых материалов. Автоматическая классификация пространственно-распределенных данных гидрографического промера полученных с помощью многолучевого эхолота (МЛЭ) и значений интенсивностей обратного рассеивания акустического сигнала на донной границе получаемых с помощью гидролокатора бокового обзора (ГЛБО) может использоваться для автоматического построения литологической карты исследуемой области. Кроме того, алгоритмы автоматической классификации могут использоваться для проведения контроля качества полевых данных МЛЭ и ГЛБО до и после обработки, а также при осуществлении их приёмки. Авторами предлагается алгоритм классификации с обучением на эталонах. Эталонные образцы формируют обучающую коллекцию образов отражающую основную идею проводимой классификации. Классификация проводится в собственном базисе признакового пространства объектов по алгоритму Байесовской классификации.