Алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения в анализе магнитных аномалий

Данная курсовая работа посвящена исследованию применения алгоритмов искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) в анализе магнитных аномалий. Работа раскрывает специфику и методы обработки геофизических данных с использованием современных ИИ-технологий, анализирует существующие подходы к выявлению и классификации магнитных аномалий, а также рассматривает практические аспекты реализации таких алгоритмов в геологической разведке и мониторинге. Особое внимание уделено интеграции методов МО с традиционными геофизическими методиками для повышения точности интерпретации данных. Актуальность работы обусловлена растущей необходимостью эффективной обработки больших объемов данных в геофизике, что способствует развитию перспективных направлений применения ИИ в естественных науках.

Продукт

программное обеспечение на основе ИИ для автоматизированного анализа магнитных аномалий с возможностью классификации и визуализации результатов

Актуальность

актуальность исследования обусловлена необходимостью повышения точности и автоматизации обработки больших объемов геофизических данных при изучении магнитных аномалий, что имеет важное значение для геологоразведки и мониторинга природных ресурсов

Цель

создание эффективного алгоритма искусственного интеллекта для анализа магнитных аномалий с целью улучшения качества интерпретации геофизических данных

Задачи

1. Изучить теоретические основы магнитных аномалий и методы их анализа. 2. Рассмотреть современные алгоритмы ИИ и МО применительно к обработке геофизических данных. 3. Разработать модель для выявления и классификации магнитных аномалий. 4. Провести экспериментальную проверку модели на реальных данных. 5. Оценить эффективность предложенного метода по сравнению с традиционными подходами.

Предпросмотр документа

Наименование образовательного учреждения

Выполнил:ФИО

Руководитель:ФИО

Содержание

Введение

Глава 1. Теоретические основы исследования

1.1. Теоретические основы анализа магнитных аномалий

1.2. Методы искусственного интеллекта для анализа данных

1.3. Аналитический обзор применения ИИ в изучении магнитных аномалий

Глава 2. Аналитическая часть исследования

2.1. Сборка и подготовка данных для машинного обучения

2.2. Построение моделей на основе алгоритмов ИИ

2.3. Анализ результатов применения моделей

Глава 3. Практическая реализация и перспективы развития

3.1. Разработка программного продукта для автоматизации анализа

3.2. Применение разработанного ПО на практике

3.3. Перспективы развития ИИ в анализе геофизических данных

Заключение

Библиография