Вычислительный алгоритм обратного преобразования Сумуду на основе искусственной нейронной сети в задаче наземного электромагнитного зондирования методом переходных процессов
Рассматриваются результаты разработки нейросетевого алгоритма обратного преобразования Сумуду применительно к задаче наземного нестационарного электромагнитного зондирования. Преобразование Сумуду перспективно для решения прямых задач геоэлектрики в трехмерных моделях сред, поскольку, в отличие от использования преобразования Лапласа или Фурье, Сумуду-изображение действительной функции также является действительной функцией. Таким образом, при последующих вычислениях не возникает необходимости прибегать к комплексным числам, что снижает вычислительные затраты и требования к оперативной памяти в случае успешного определения Сумуду-изображения функции. К недостаткам подхода можно отнести отсутствие явного способа вычисления обратного преобразования. Обращение можно осуществить путем решения соответствующего интегрального уравнения Фредгольма первого рода, однако это является плохо обусловленной задачей и приводит к высоким требованиям к точности получения Сумуду-изображения. Применение современных технологий машинного обучения может обеспечить получение метода, более устойчивого к шуму во входных данных. В работе описывается процесс создания обучающего набора данных и разработки нейросетевого алгоритма, оценивается точность и производительность разработанного решения. Предложенный способ позволит развивать новые подходы к моделированию физических процессов, анализу, обработке и интерпретации измеренных геофизических данных.
