ИСТИНА

Одним из путей преодоления неустойчивости обратной задачи электроразведки является упрощение модели разреза на первом этапе интерпретации, с последующей детализацией. В этом случае можно ограничиться решением небольшого числа заведомо более устойчивых обратных задач в более узких классах геоэлектрических разрезов. Однако при этом возникает задача определения того, к какому именно из таких узких классов принадлежит очередной результат наблюдения, т.е. того, какая именно модель решения прямой задачи должна использоваться. В данной работе рассматриваются результаты применения адаптивной нейросетевой классификации и кластеризации данных при решении этой задачи.