Publication:
RECOGNITION OF GEOMAGNETIC STORMS FROM TIME SERIES OF MATRIX OBSERVATIONS WITH THE MUON HODOSCOPE URAGAN USING NEURAL NETWORKS OF DEEP LEARNING РАСПОЗНАВАНИЕ ГЕОМАГНИТНЫХ БУРЬ НА ОСНОВЕ МАТРИЧНЫХ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ НАБЛЮДЕНИИ МЮОННОГО ГОДОСКОПА УРАГАН С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕИРОННЫХ СЕТЕИ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ

Дата
2024
Авторы
Getmanov, V. G.
Gvishiani, A. D.
Soloviev,A. A.
Zajtsev, K. S.
Dunaev, M. E.
Ehlakov, E. V.
Ехлаков, Эдуард Владимирович
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Издатель
Научные группы
Организационные подразделения
Организационная единица
Институт интеллектуальных кибернетических систем
Цель ИИКС и стратегия развития - это подготовка кадров, способных противостоять современным угрозам и вызовам, обладающих знаниями и компетенциями в области кибернетики, информационной и финансовой безопасности для решения задач разработки базового программного обеспечения, повышения защищенности критически важных информационных систем и противодействия отмыванию денег, полученных преступным путем, и финансированию терроризма.
Организационная единица
Инженерно-физический институт биомедицины
Цель ИФИБ и стратегия развития – это подготовка высококвалифицированных кадров на базе передовых исследований и разработок новых перспективных методов и материалов в области инженерно-физической биомедицины. Занятие лидерских позиций в биомедицинских технологиях XXI века и внедрение их в образовательный процесс, что отвечает решению практикоориентированной задачи мирового уровня – диагностике и терапии на клеточном уровне социально-значимых заболеваний человека.
Выпуск журнала
Аннотация
We solve the problem of recognizing geomagnetic storms from matrix time series of observations with the URAGAN muon hodoscope, using deep learning neural networks. A variant of the neural network software module is selected and its parameters are determined. Geomagnetic storms are recognized using binary classification procedures; a decision-making rule is formed. We estimate probabilities of correct and false recognitions. The recognition of geomagnetic storms is experimentally studied; for the assigned Dst threshold YЎ??ў??=ў??45 nT we obtain acceptable probabilities of correct and false recognitions, which amount to Ћ?=0.8212 and Ћ?=0.0047. We confirm the effectiveness and prospects of the proposed neural network approach.
Описание
Ключевые слова
Hodoscope , Geomagnetic Storms , Geomagnetic Model , Earthquake Prediction Models
Цитирование
RECOGNITION OF GEOMAGNETIC STORMS FROM TIME SERIES OF MATRIX OBSERVATIONS WITH THE MUON HODOSCOPE URAGAN USING NEURAL NETWORKS OF DEEP LEARNING РАСПОЗНАВАНИЕ ГЕОМАГНИТНЫХ БУРЬ НА ОСНОВЕ МАТРИЧНЫХ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ НАБЛЮДЕНИИ МЮОННОГО ГОДОСКОПА УРАГАН С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕИРОННЫХ СЕТЕИ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ / Getmanov, V. G. [et al.] // Solar-Terrestrial Physics. - 2024. - 10. - № 1. - P. 83-91. - 10.12737/szf-101202411
Коллекции