Vestnik Kamchatskoy regional'noy assotsiatsii «Uchebno-nauchnyy tsentr». Seriya: Nauki o Zemle
Institute of Volcanology and Seismology FEB RAS
Discrete mathematical analysis and applications geology and geophysics
PDF (Russian)

Keywords

Discrete Mathematical Analysis
algorithms
fuzzy techniques
clustering

Section

Results of the Scientific Researches

Abstract

This article describes a new original approach to the analysis of data which is called the Discrete Mathematical Analysis (DMA). The authors have made an attempt to create a model of a finite limit using fuzzy techniques. The model helped to find the key in terms of classical mathematics to the basic problems of a discrete case – continuity, coherence, closeness, trend etc. DMA is a series of algorithms used to solve the basic tasks of data analysis: clustering, tracing, morphological analysis, trend and so on. All the DMA algorithms are universal and are based on a finite limit. The authors consider this is one of possible approaches to a finite limit and the DMA construction. The article suggests three algorithms of clustering: «Crystal», «Rodin» and «Monolith» and some of their applications in geophysics. 
PDF (Russian)

References

Агаян С.М., Соловьев А.А. Выделение плотных областей в метрических пространствах на основе кристаллизации // System Research & Information Technologies. 2004. № 2. P. 7-23.

Богоутдинов Ш.Р. Применение методов нечеткой логики (алгоритм «Монолит») для интерпретации геомагнитных данныx // Материалы 33-ой сессии Международного семинара им. Д.Г. Успенского «Вопросы теории и практики геологической интерпретации гравитационных, магнитных и электрических полей». Екатеринбург:ИГ УрО РАН, 2006. С. 41-48.

Винер Н. Творец и робот. М.: Прогресс, 1966. 104 с.

Гвишиани А.Д., Диаман М., Михайлов В.О. и др. Алгоритмы искусственного интеллекта для кластеризации магнитных аномалий // Физика Земли. 2002. № 7. С. 13-28.

Кейлис-Борок В.И. Сейсмология и логика // Вычислительная сейсмология: Вып.4, 1968, с.317-350.

Математическая энциклопедия. М.: Советская энциклопедия, 1979. Т. 2. 552 с.

Соловьев А.А., Шур Д.Ю., Гвишиани А.Д. и др. Определение вектора магнитного момента при помощи кластерного анализа результатов локальной линейной псевдоинверсии аномалий T // ДАН. 2005. № 1. С. 1-4.

Briole P., Massonnet D., Delacourt C. Post-eruptive deformation associated with the 1986-87 and 1989 lava flows of Etna detected by radar interferometry // Geophys. Res. Lett. 1997. V. 24. P. 37-40.

Hood P. Gradient measurements in aeromagnetic surveying // Geophysics. 1965. V. XXX. P. 891-902.

Kaufman L., Rousseeuw P.J. Finding Groups in Data: an Introduction to Cluster Analysis. Wiley-Interscience, 1990. 368 p.

Massonnet D., Briole P., Arnaud A. Deflation of Mount Etna monitored by spaceborne radar interferometry, Nature.1995. 375. P. 567-570.

Mikhailov V., Galdeano A., Diament M. et al. Application of artificial intelligence for Euler solutions clustering // Geophysics. 2003. V. 68. № 1. P. 168-180.

Reid A.B., Allsop J.M., Grancer H. et al. Magnetic interpretation in three dimensions using Euler deconvolution // Geophysics. 1990. V. 55. P. 80-91.

Thompson D.T. EULDPH: A new technique for making computer-assisted depth estimates for magnetic data. // Geophysics. 1982. V. 47. P. 31-37.

Zadeh L .A. Fuzzy sets // Inf. Control. 1965. № 8. P. 338-353.

Chantraine J., Egal E., Thieblemont D. et al. The Cadomian active margin (North Armorican Massif, France): a segment of the North Atlantic Panafrican belt. // Tectonophysics. 2001. V. 331. Is. 1-2. P. 1-18.

Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.