Нурумова А. Ю.

НУУз, кафедра гидрогеологии и инженерной геологии, соискатель

Научный руководитель: доц., зав. каф. гидрогеологии и инж. геологии ТахировН.Т.

К проблеме применения методов распознованиЯ образов в гидрогеологии

Гидрогеологические поля,будучи динамической системой, как основное составляющие литосферытрудноформализуемы. Эта проблема в каждом конкретном случае требуетпредварительного системного анализа ситуации и схематизации естественных итехногенных условий. Это приводит к учету многочисленных факторов в модельныхпостроениях с разнотипными генетическими признаками. При такой постановкепроблемы, опираться только на традиционные методы анализа и прогноза гидродинамическогои гидрохимического процессов протекающих в водоносных горизонтах не желательно,так как точность получаемых результатов будет не гарантированно. Этимобъясняется, что традиционными методами (балансовыми, детерминированными,статистическими, моделирования и т.п.) обработка и интерпретация такойинформации для решения частных задач прикладной значимости зачастую оказываютсяневозможными. Становится очевидным, что настало время усиления в гидрогеологииприкладных исследований по созданию информационных моделей с привлечениемдостижений из области искусственного интеллекта. Одной из предметных областей,в которой информационные модели чаще всего не имеют альтернативы, является гидрогеология.

В данном докладеосвещаются результаты исследований по построению   информационных моделей где основным инструментомвыступают алгоритмы и методы теории распознавания образов. Предлагаетсясоздание гибкой системы мониторинга подземных вод на основе нейронных сетей. Известно, что теория распознавания образов предполагаетреализацию задач в условиях неполного описания объектов. Поэтому наряду с объяснением моделей посредством математическогоэксперимента имеет смысл привлекать для этих целей знания экспертов.Комплексное исследование моделей для выявления закономерностей их функционирования предлагается проводить с помощьюразработанной системы усиления интеллекта, которая реализована как расширение ктрадиционным экспертным системам. Для поиска глубинных закономерностей междуполучаемыми данными и реальными геологическими процессами  предлагается использовать нейронные сети(НС), реализованные в виде нейропрограмм.

Известно, чтоконфигурации нейронных сетей определяются через разбиение множества нейронов нанепересекающиеся между собой подмножества, называемые слоями и заданныеструктуры соединения нейронов разных слоев между собой. Обоснование необходимыхи достаточных свойств сети для решения того или иного рода задач являетсяважнейшим этапом разработки нейрокомпьютерной техники.

Поиск минимального числанейронов и связей между ними, достаточных для решения задачи, определяетпроцесс выбора минимальной конфигурации НС. Этот процесс не противоречит идеебритвы Оккама, смысл которой заключается в том, что при отсутствии каких – либоспециальных указаний из множества возможных решений предпочтение нужно отдатьпростейшему из них.

Рассматриваемые методыпостроения НС необходимы для организации процесса адаптивного управлениязапасами подземных вод. Система обучается на материале эксперта –исследователя, который задает разбиение экспериментальной информации управлять.Например, классы состояний управляемого процесса, когда можно и нельзяпроизводить откачку пресной воды из водоносного горизонта, количественныхкатегории обеспеченности питанием эксплуатационных запасов подземных вод и др.

Предлагаемые модели НСпозволяют решать проблемы: 1) выбора оптимального числа управляющих параметров;2) Ррасспараллеливания вычислительных процессов; 3) реализации математическоймодели в виде электронной схемы (чипа), с помощью которой можно производитьмониторинг подземных вод.

Намизавершаются исследования по апробации разработанных теоретико-методическихпредпосылок по созданию адаптивных систем управления запасами подземных вод наоснове нейронных сетей на примере Турткульского месторождения пресных линзподземных вод(Каракалпакия). Метод применим для управления эксплуатациейместорождений подземных вод независимо от их типа и в целом управлениямониторингом подземных вод локального и регионального уровней.

Информационные источники

1. Игнатьев Н.А. Распознающие системы на баземетода линейных оболочек. «Автоматика и телемеханика», №3., М., 2000.

2. Тахиров Н., Нурумова А.Ю. Адаптивные системы управления эксплуатациейпресных подземных вод. Межд. Конф. «Новые идеи о земле». Москва,  8-22 апрел 2003.

3. Тахиров Н., Нурумова А.Ю. Создание гидрогеологической расчетной моделитехнологии искусственного восполнения запасов подземных вод. Вестник НУУз. №1,Ташкент, 2005.