Неадаптивная стационарная структура цифровых изображений природных комплексов объективный источник информации Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

УДК 528.852

Э.Я. Островский, С.В. Румянцев, В.А. Фадеев, И.В. Пряников АНО «ИПТ», Лаборатория «НАСТ», Москва

НЕАДАПТИВНАЯ СТАЦИОНАРНАЯ СТРУКТУРА ЦИФРОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ ПРИРОДНЫХ КОМПЛЕКСОВ - ОБЪЕКТИВНЫЙ ИСТОЧНИК ИНФОРМАЦИИ

В современных исследованиях различных природных комплексов всё большую роль играют их цифровые изображения (01): 2D-3D матрицы чисел, объектам которых поставлены в соответствие цифровые значения интенсивности «п» наблюдаемых параметров (п > 1). Традиционные технологии превращения исходной DI в источник информации базируются на использовании специальных, адаптивных, алгоритмов, с помощью которых DI «приспосабливается» к внутренней предустановке Исследователя: его знаниям, опыту, интуиции, ожиданиям, предпочтениям и т.д.

Т.е. сводя DI в фокус понимания или точку зрения Исследователя, которая представляется ему наиболее подходящей в конкретных условиях. В результате Исследователь, сосредотачиваясь на определенных аспектах исследуемой DI, неизбежно упускает другие. Это естественная избирательность адаптивного восприятия вкупе с известным «принципом дополнительности», постулирующим неустранимую множественность точек зрения на одну и ту же реальность, делает вероятным появление артефактов типа слуховых или зрительных галлюцинаций.

Отмеченные ограничения адаптивных стратегий по превращению DI в источник информации ставят на повестку дня вопрос о необходимости альтернатив: абстрактных, неадаптивных стратегий, которые оставались бы неизменными при изменении граничных условий наблюдений DI (числа наблюдений, их плотности, параметров наблюдений) и целевых установок Исследователя.

В настоящем докладе рассматривается один из возможных подходов к созданию такой альтернативы. Речь идет о разработанной CS-технологии (концепция, алгоритм, компьютерная версия), суть которой в неадаптивном упорядочивании произвольной DI путем её редукции к информационно значимому стационарному состоянию - уникальной, непротиворечивой консистентной структуре (CS). (1, 2, 3)

Концепция CS-технологии основана на признании истинности двух фундаментальных утверждений:

1. Основной информационной единицей, необходимой для описания структуры DI, является однородность или сообщество объектов, эквивалентно идентифицированных в пространстве спонтанных, стабильных признаков DI. При этом «спонтанность» означает, что признаки формируются вне зависимости от исследовательской предустановки; стабильность признаков означает наличие их взаимной когеренции, взаимопоглощения.

2. Если неравновесная изолированная система событий не может перейти в состояние с нулевым производством энтропии, она спонтанно эволюционирует к стационарному состоянию, характеризуемому минимумом

производства энтропии или «наименьшей диссипацией» (теорема Пригожина) (4, 5).

Из обоих утверждений следует, что, если на объектах DI образовать псевдослучайный Хаос всевозможных элементарных однородностей, то сгустки высококогерентных (минимально энтропийных) однородностей, спонтанно сформировавшиеся в этом Хаосе, могут рассматриваться в качестве стабильных признаков - индикаторов стационарного состояния DI.

Объекты DI, эквивалентно идентифицированные этими признаками, объединяются в непересекающиеся сообщества - «ассоциации по смежности». При этом каждый объект может принадлежать одной и только одной «ассоциации». Совокупность всех «ассоциаций» образует уникальную, непротиворечивую консистентную структуру, являющуюся объективным и адекватным источником информации, как в отношении ЦЕЛОГО, так и слагающих его однородностей, ЧАСТЕЙ.

Алгоритм неадаптивной редукции Б1

Компьютерная версия «неадаптивной редукции» DI реализуется с помощью р - алгоритма, включающего:

- Формирование множества функционально разнообразных трансформаций входного DI (его проекций на функционально разнообразные оси) путем вычисления на DI в скользящем «окне» значений разнообразных функций: энтропии, дисперсии, градиентов, кривизны т.д.

- Формирование набора всех матриц- проекций;

- Формирование базовых дихотомий: приведение матриц- проекций к бинарному виду путем разбиения множества объектов каждой матрицы на два равномощных, несовместных подмножества;

- Отбор наиболее значимых (наименее когерентных) дихотомий, число которых должно обеспечить выполнение условия:

2м < К < 2М+1,

где К - число объектов DI;

N - число отбираемых базовых дихотомий;

- Образование псевдослучайного Хаоса элементарных однородностей путем всех возможных пересечений базовых дихотомий между собой;

- Полное число элементарных однородностей при этом может достигать величины (3м - 1);

- Отбор спонтанных стабильных признаков, образующих низкоэнтропийные ансамбли в виде последовательностей (цепочек) из взаимовложенных (высококогерентных) элементарных однородностей;

- Идентификацию (перекодирование) объектов входного DI теми стабильными признаками, в образовании которых участвуют эти объекты;

- Объединение эквивалентно идентифицированных объектов в «ассоциации по смежности»;

- Визуализацию:

а) Образовавшейся уникальной, непротиворечивой

консистентнойструктуры в виде совокупности «ассоциаций по смежности»;

б) Отдельных «ассоциаций по смежности» как областей адекватной пространственной экстраполяции, (прогнозирования) для образующих их объектов.

Созданная CS-технология неадаптивной редукции цифровых изображений к стационарной структуре в отличие от традиционных технологий может реализовываться в условиях, когда число наблюдаемых параметров больше 1, т.е. при комплексных исследованиях.

CS-технология была успешно применена для прогнозирования редкометальных, золото-серебряных и углеводородсодержащих объектов по данным комплексных геофизических и сейсмических съемок на территории Узбекистана, КНР, США.

Выводы

Неадаптивная редукция цифровых изображений к информационно значимому стационарному состоянию является технологически новым направлением в области информатизации данных наблюдений природных комплексов. Объективный и адекватный характер получаемого результата при неизменности алгоритмического оформления позволяет рассматривать CS-технологию в качестве абстрактной, глубинной стратегии классификации данных. Её сочетание с традиционными программами, приспособленными для решения разнообразных конкретных геоинформационных задач, позволяет надеяться на обнаружение раннее неизвестных явлений, способных повлиять на устоявшиеся догмы.

Возможные эффективные аппликации CS-технологии представляются следующими:

- Прогнозирование и оценка природных ресурсов;

- Геоэкологический мониторинг;

- Поиск стабильных структур в сильно шумовых средах (водных, сейсмоактивных и др.)

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Ostrovski E. Y. US Pat. N5, 606, 499. Feb.25. 1997.

2. Островский Э.Я., Румянцев С.В., ДАН, Геофизика, т. 398, №3, 2004.

3. Poehl P.O., Ostrovsky E. Y. ,Weinberg A., Oil & Gas journal,USA, October 25, 1999.

4. Пригожин И. От существующего к возникающему.М.,2002.

5. Гленсдорф П., Пригожин И., Термодинамическая теория структуры, устойчивости и флуктуаций.М.: Мир, 1973.

© Э.Я. Островский, С.В. Румянцев, В.А. Фадеев, И.В. Пряников, 2005