231 / 320
229
Таблица 7.4 – Общий процент несовпадений для разных вариантов классификации
Классификация
вручную
по схеме 1
Классификация
вручную
по схеме 2
Классификация
нейросетью
по схеме 1
Классификация
нейросетью
по схеме 2
Классификация
вручную по схеме 1
23,18%
17,08%
25,62%
Классификация
вручную по схеме 2
23,18%
25,62%
21,96%
Классификация
нейросетью по
схеме 1
17,08%
25,62%
12,20%
Классификация
нейросетью по
схеме 2
25,62%
21,96%
12,20%
Несовпадение результатов при классификации второго пакета
данных по разным схемам наблюдается для 4 событий из 28. У всех этих
событий также присутствует условие P=const и
B
=const. По той же
причине, что и в первом случае, по первой схеме они определяются как
тангенциальные, а по второй как контактные. Классификация вручную и
произведенная ИНС для схемы №1 (рисунок 7.13) не совпадает
в 3 случаях, а для схемы №2 (рисунок 7.14) в 7 случаях.
При ручной классификации данных из пакета №3 несовпадение
итогов по разным схемам наблюдается для 7 событий из 30. У всех этих
событий P=const и
B
=const. Согласно первому алгоритму они
определяются как тангенциальные, а по второму – как контактные.
С ответами ИНС для этого пакета данных для схемы №1 наблюдается
6 несовпадений, а для схемы №2 – 5 несовпадений.
Перепутывание тангенциальных и контактных разрывов является
следствием
слабой
разветвленности
предложенных
алгоритмов
классификации. Необходимо еще хотя бы одно дополнительное условие
разделения данных. Но такое условие может появиться только при выходе
за рамки одножидкостной модели плазмы, которая принята в данном
исследовании. В планируемом исследовании предполагается повышение
достоверности классификации разрывов межпланетной плазмы введением
дополнительных параметров, согласующихся с двухжидкостной моделью
исследуемой среды и протекающими в ней процессами.
Выполненное исследование позволило установить ориентацию
плоскостей поверхностей разрывов в пространстве солнечно-