Издательство СО РАН

Издательство СО РАН

Адрес Издательства СО РАН: Россия, 630090, а/я 187
Новосибирск, Морской пр., 2

soran2.gif

Baner_Nauka_Sibiri.jpg


Яндекс.Метрика

Array
(
    [SESS_AUTH] => Array
        (
            [POLICY] => Array
                (
                    [SESSION_TIMEOUT] => 24
                    [SESSION_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [MAX_STORE_NUM] => 10
                    [STORE_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [STORE_TIMEOUT] => 525600
                    [CHECKWORD_TIMEOUT] => 525600
                    [PASSWORD_LENGTH] => 6
                    [PASSWORD_UPPERCASE] => N
                    [PASSWORD_LOWERCASE] => N
                    [PASSWORD_DIGITS] => N
                    [PASSWORD_PUNCTUATION] => N
                    [LOGIN_ATTEMPTS] => 0
                    [PASSWORD_REQUIREMENTS] => Пароль должен быть не менее 6 символов длиной.
                )

        )

    [SESS_IP] => 52.90.50.252
    [SESS_TIME] => 1711679159
    [BX_SESSION_SIGN] => 9b3eeb12a31176bf2731c6c072271eb6
    [fixed_session_id] => 6a83484423f6a7d450e03eaf0632e1b5
    [UNIQUE_KEY] => cd478c9229fec7f00faed7e9c8a25f5b
    [BX_LOGIN_NEED_CAPTCHA_LOGIN] => Array
        (
            [LOGIN] => 
            [POLICY_ATTEMPTS] => 0
        )

)

Поиск по журналу

Автометрия

2020 год, номер 1

КЛАССИФИКАЦИЯ ИСТОЧНИКОВ СЕЙСМОАКУСТИЧЕСКОЙ ЭМИССИИ В ОПТОВОЛОКОННЫХ СИСТЕМАХ МОНИТОРИНГА ПРОТЯЖЁННЫХ ОБЪЕКТОВ

А.В. Тимофеев, Д.И. Грознов
ООО «Флагман-Гео», г. Санкт-Петербург, Россия
timofeev.andrey@gmail.com
Ключевые слова: классификация, XGBoost, SVM, DAS, П†-OTDR, classification
Страницы: 59-73

Аннотация

Предложен новый метод автоматической классификации источников сейсмоакустической эмиссии в оптоволоконных системах мониторинга, основанных на принципах оптической рефлектометрии во временной области с использованием восстановления фазы интерференционного сигнала во времени. Новизна подхода заключается в оригинальных принципах формирования пространства классификационных признаков и применении классификаторов ансамблевого типа. Такой метод работоспособен при условии применения сравнительно небольшой по объёму обучающей базы данных. Показана высокая практическая эффективность предложенного подхода при работе на реальных данных. Равномерно по различным классам целей достигнута величина надежности классификации, прежде недоступная для альтернативных методов классификации, реализуемых в серийных оптоволоконных системах мониторинга.

DOI: 10.15372/AUT20200107