Отрывок: The data which had significant gaps were not used in the training of the neural network. According to the results of paper [22], we determined the level of decomposition 3m  and obtained the representation of ionospheric parameter time series in the following form (see relation (1)):      k k3k3 3 tct2f )(,,  Information Technology and Nanotechnology – 2017 Data Science 1770 Fig. 2. Processing results of...
Название : Method of ionospheric data analysis based on a combination of wavelet transform and neural networks
Авторы/Редакторы : Mandrikova, O.
Polozov, Yu.
Geppener, V.
Ключевые слова : wavelet-transform
neural networks
critical frequency of the ionosphere
ionospheric storms
anomalies
magnetic storms
Дата публикации : 2017
Издательство : Новая техника
Библиографическое описание : Mandrikova O. Method of ionospheric data analysis based on a combination of wavelet transform and neural networks / O. Mandrikova, Yu. Polozov, V. Geppener // Сборник трудов III международной конференции и молодежной школы «Информационные технологии и нанотехнологии» (ИТНТ-2017) - Самара: Новая техника, 2017. - С. 1767-1773.
Аннотация : The paper presents a hybrid system based on a combination of wavelet filtering operations and regression neural networks. The system is adapted to analyze the ionosphere data obtained at "Paratunka" station (Kamchatka). Testing of the system has shown its efficiency in the tasks of analysis of characteristic properties of ionospheric data and detection of anomalies occurring during disturbed periods. For a detailed analysis of anomalies, computing solutions based on the application of continuous wavelet transform and threshold functions were suggested. The developed computational tools were implemented in software environment.
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : http://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Method-of-ionospheric-data-analysis-based-on-a-combination-of-wavelet-transform-and-neural-networks-64148
Другие идентификаторы : Dspace\SGAU\20170523\64148
Располагается в коллекциях: Информационные технологии и нанотехнологии

Файлы этого ресурса:
Файл Описание Размер Формат  
paper 318_1767-1773.pdfОсновная статья1.1 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.