By this author

Application of artificial neural networks for reconstruction of vector magnetic field from single-component data

Issue number 1 from 17.09.2025

В данной работе с помощью искусственных нейронных сетей была решена задача о восстановлении векторного аномального магнитного поля по однокомпонентным данным. Для обучения искусственной нейронной сети была создана база данных компонент аномального магнитного поля B_x, B_y, B_z с помощью набора точечных магнитных диполей, залегающих под плоскостью измерения поля. На синтетическом примере была показана работа обученной нейронной сети в сравнении с известным численным алгоритмом восстановления векторного поля по данным одной компоненты. Далее, по данным вертикальной компоненты аномального геомагнитного поля с помощью искусственных нейронных сетей были восстановлены горизонтальные компоненты аномального геомагнитного поля на территории 58–85° E, 52°–74° N с шагом сетки 2 угловых минуты.

27 0

Vector magnetic field reconstruction from single-component data using evolutionary algorithm

Issue number 4 from 17.09.2025

Предложен простой эволюционный алгоритм для восстановления вектора аномального магнитного поля по данным измерения одной его компоненты. Алгоритм подбирает положения и магнитные моменты ансамбля точечных магнитных диполей, совокупное магнитное поле которых приближает с необходимой точностью данные однокомпонентных магнитных измерений на известной высоте над земной поверхностью. Найденное таким образом распределение источников позволяет восстановить все три компоненты магнитного поля. В данной работе с помощью эволюционного алгоритма решена задача восстановления компонент H_x и H_y магнитного поля по данным измеренной вертикальной H_z-компоненты. Предложена также итерационная процедура для расчета H_x , H_y , H_z-компонент магнитного поля по известным данным для аномальной составляющей геомагнитного поля.

10 0