Abstract: Предложена стратегия построения обучающего набора данных для подавляющей численную дисперсию нейронной сети NDM-net (numerical dispersion mitigation network), заключающаяся в расчете полного набора сейсмограмм методом конечных разностей на грубой сетке и в расчете обучающей выборки с применением более мелкой сетки. Обучающая выборка представляет собой малый набор сейсмограмм с определенным пространственным размещением источников волнового поля. После обучения сеть NDM-net позволяет аппроксимировать низкокачественные сейсмограммы, рассчитанные на грубой сетке, в сейсмограммы с меньшим шагом дискретизации. Оптимизация процесса построения репрезентативной обучающей выборки сейсмограмм основана на минимизации метрики Хаусдорфа между обучающей выборкой и полным набором сейсмограмм. Применение нейронной сети NDM-net позволяет уменьшить временные затраты при расчетах волновых полей на мелкой сетке.

Cite: Гадыльшина К.А. , Вишневский Д.М. , Гадыльшин К.Г. , Лисица В.В.
Построение тренировочной обучающей выборки на основе хаусдорфовой метрики в пространстве сейсмограмм для подавляющей численную дисперсию нейронной сети
Вычислительные методы и программирование (Numerical methods and programming). 2023. Т.24. №2. С.195-212. DOI: 10.26089/nummet.v24r215 РИНЦ

Dates:

Published print:

May 23, 2023

Identifiers:

Elibrary:

54034125

Citing: Пока нет цитирований

Altmetrics: