КФУ. Карточка публикации. Разложение глобальных карт полного электронного содержания ионосферы при помощи нейронных сетей

КАЗАНСКИЙ
ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

RUS

- EN
- 中文
- ES

РАЗЛОЖЕНИЕ ГЛОБАЛЬНЫХ КАРТ ПОЛНОГО ЭЛЕКТРОННОГО СОДЕРЖАНИЯ ИОНОСФЕРЫ ПРИ ПОМОЩИ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

Форма представления

Тезисы и материалы конференций в российских журналах и сборниках

Год публикации

2024

Язык

русский

Авторы, сотрудники КФУ

Масленникова Юлия Сергеевна, автор

Шерстюков Олег Николаевич, автор

Авторы, аспиранты КФУ

Аппалонов Артем Михайлович, автор

Библиографическое описание на языке оригинала

Аппалонов А.М., Масленникова Ю.С., Шерстюков О.Н. Разложение глобальных карт полного электронного содержания ионосферы при помощи нейронных сетей // Материалы 22-й Международной конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса». Москва: ИКИ РАН, 2024. C. 434. DOI 10.21046/22DZZconf-2024a

Аннотация

Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса

Ключевые слова

ионосфера, полное электронное содержание, машинное обучение

Название журнала

Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса

URL

https://shelly.kpfu.ru/e-ksu/e_personal_info.staff_anketa?p1=223&p2=26238265306627768075290633306894&p_type=9&p_year=2024&p_h=748831FEB1FA47E6C4E23A1ED3FA7066&p_form_id=&p_show_form=29&p_pub_type=29

Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на эту карточку

https://repository.kpfu.ru/?p_id=307882

Полная запись метаданных

Поле DC	Значение	Язык
dc.contributor.author	Масленникова Юлия Сергеевна	ru_RU
dc.contributor.author	Шерстюков Олег Николаевич	ru_RU
dc.contributor.author	Аппалонов Артем Михайлович	ru_RU
dc.date.accessioned	2024-01-01T00:00:00Z	ru_RU
dc.date.available	2024-01-01T00:00:00Z	ru_RU
dc.date.issued	2024	ru_RU
dc.identifier.citation	Аппалонов А.М., Масленникова Ю.С., Шерстюков О.Н. Разложение глобальных карт полного электронного содержания ионосферы при помощи нейронных сетей // Материалы 22-й Международной конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса». Москва: ИКИ РАН, 2024. C. 434. DOI 10.21046/22DZZconf-2024a	ru_RU
dc.identifier.uri	https://repository.kpfu.ru/?p_id=307882	ru_RU
dc.description.abstract	Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса	ru_RU
dc.description.abstract	целью данной работы является разложение карт полного электронного содержания ионосферы при помощи нейронных сетей. Одна из главных задач матричного разложение – уменьшение размерности данных для их последующего анализа. Наиболее популярным подходом для таких задач является использование нейросетевой архитектуры типа автокодировщик (autoencoder - AE)— это тип нейронной сети, предназначенной для обучения компактного представления данных [7]. Он состоит из двух основных частей: кодировщик (encoder) - эта часть принимает входные данные и сжимает их в более низкоразмерное скрытое пространство, кодировщик учится извлекать важные признаки из данных, игнорируя шум и несущественную информацию, декодировщик (decoder) - восстанавливает исходные данные по скрытому представление. Целью является минимизация различий между входными данными и восстановленными данными, что позволяет модели учиться на примерах. Более развитой архитектурой является вариационный автокодировщик (variational autoencoder – VAE). Он также состоит из тех же двух блоков, но кодировщик тут генерирует параметры распределения (среднее и дисперсию) для скрытого пространства по исходным точкам, а не переводит их в фиксированное представление, что делает более мощным инструментом для задач генерации. Для исследования качества разложения нами были выбраны глобальные карты ПЭС, полученные лабораторией JPL (NASA Jet Propulsion Laboratory), в период с 1999 по 2019 гг [8]. Всего было взято порядка 80000 карт. Для обучения были отобраны 65000 и 15000 оставлены для тестирования.	ru_RU
dc.language.iso	ru	ru_RU
dc.subject	ионосфера	ru_RU
dc.subject	полное электронное содержание	ru_RU
dc.subject	машинное обучение	ru_RU
dc.title	Разложение глобальных карт полного электронного содержания ионосферы при помощи нейронных сетей	ru_RU
dc.type	Тезисы и материалы конференций в российских журналах и сборниках	ru_RU