способ визуального отображения и анализа аномалий многомерного объекта или процесса

Формула изобретения

1. Способ визуального отображения и анализа аномалий многомерного объекта или процесса, заключающийся в преобразовании результатов оценки значений измерительных параметров объекта или процесса в соответствующие информационные цветокодовые сигналы видимого спектра, в представлении информационных цветокодовых сигналов в виде цветокодовой матрицы-диаграммы и отображении на экране многоцветного видеомонитора, отличающийся тем, что в качестве меры или эталона измерений (оценки) аномальных значений измерительного параметра используют его минимальное, или среднее, или среднестатистическое, или фоновое значения, проводят выбор измерительного параметра и упомянутой меры измерения его аномальных значений, в качестве результатов оценки аномальных значений измерительного параметра используют оценки кратности (степени) изменения выбранной меры измерений аномальных значений измерительного параметра, которые представляют собой классы аномальных значений измерительного параметра объекта или процесса, при представлении информационных цветокодовых сигналов посредством цветокодовой матрицы-диаграммы, ее строки соответствуют одной из пространственных координат-длина, или ширина, или глубина, или высота, столбцы - другой пространственной координате - ширина, или длина, или высота, или глубина, цвет ячеек матрицы - идентифицированным оценкам аномальных значений измерительного параметра, отображают информационные цветокодовые сигналы для анализа на любом материальном носителе информации, в том числе на бумаге, экране монитора, экране видеопроекционной аппаратуры, визуально по виду, яркости и характеру распределения цветовой гаммы изображения цветокодовой матрицы-диаграммы аномальных значений измерительного параметра определяют местоположение или координаты источников аномалий многомерного объекта или процесса.

2. Способ визуального отображения и анализа аномалий многомерного объекта или процесса по п. 1, отличающийся тем, что в качестве результатов оценки аномальных значений измерительного параметра используют различного знака оценки кратности (степени) изменения упомянутой меры, представляющие собой положительные и отрицательные аномальные значения измерительного параметра многомерного объекта или процесса.

Описание изобретения к патенту

Изобретение относится к вычислительной технике и может быть использовано в системах интеллектуального анализа данных, в том числе при экологическом мониторинге, в медицинской диагностике, при обработке и анализе геолого-геофизической информации и других данных, полученных при исследовании природных и социально-экономических объектов или явлений,

Известны способы для ввода считываемых автоматически цифровых данных в полутоновые изображения (ЕР 0493053 А2, G 06 К 1/12, 19/06, 15/00, 01.07.1992), для обработки данных (ЕР 0493105 А2, G 06 F 15/17, 01.07.1992), а также способы отображения амплитудно-частотного спектра виброакустического сигнала (Патент РФ на изобретение RU 1831670 A3, 30.07.1993), отображения телеметрической информации (Патент РФ на изобретение RU 2060465 С1, 20.05.1996), контроля и оценки технического состояния многопараметрического объекта по данным телеметрической информации (Патент РФ на изобретение RU 2099792 С1, 20.12.1997), оперативной диагностики состояний многопараметрического объекта по данным измерительной информации (Патент РФ на изобретение RU 2125294 С1, 20.01.1999), оперативного динамического анализа состояний многопараметрических объектов (Патент РФ на изобретение RU 2134897 С1, 20.08.1999), динамического анализа состояний многопараметрического объекта или процесса (Патент РФ на изобретение RU 2138849 С1, 27.09.1999), контроля и оценки технического состояния многопараметрического объекта диагностики по данным измерительной информации (Патент РФ на изобретение RU 2145735 С1, 20.02.2000), цветокодового представления и анализа характеристик колебательных процессов (Патент РФ на изобретение RU 2149455 С1, 20.05.2000), цветокодового представления и анализа динамики состояния многопараметрического объекта или процесса (Патент РФ на изобретение RU 2150742 С1, 10.06.2000), оперативного динамического анализа нечеткого состояния многопараметрического объекта или процесса (Патент РФ на изобретение RU 2156496 С1, 20.09.2000).

Рассматриваемые способы заключаются в одновременном выводе на экран многоцветного видеотерминала множества графиков измерительной информации, каждый их которых представляют в виде некоторой полосы цветового спектра, заданный цвет шкалы которого соответствует определенной характеристике сигнала измеряемого значения параметра, изменяющегося во времени. Приведенные способы предлагают различные решения по переходу от традиционной формы представления информации (текущих значений характеристик параметров измерительной информации) в виде графиков к нетрадиционной форме - цветокодовому описанию состояния объекта исследования. При этом объект исследования является динамическим объектом, а формы (исходные и предлагаемые) являются функциями от времени, т.е. зависимыми от временных характеристик.

Вместе с тем для визуализации и анализа (диагностики, распознавания, контроля, идентификации) аномальных состояний различных относительно устойчивых или стационарных объектов приведенные способы не пригодны. Для такого класса объектов важен поиск неизвестных зависимостей изменения исследуемых характеристик не от временных, а от других переменных. При этом исследуемые характеристики являются, как правило, стационарными или квазистационарными характеристиками, например, при выделении аномалий в геолого-геофизических данных, в медицинской диагностике, при оценке экологической обстановки, при анализе экономической ситуации и т.п.

Наиболее близким по технической сущности является способ оперативного определения факта и топологии возникновения неизвестного источника излучений или колебаний (Патент РФ на изобретение RU 2155370 C1, 27.08.2000). Способ позволяет выявить факт и топологию возникновения неизвестного источника излучений или колебаний объекта по всему множеству наблюдаемых измерительных пространственно-временных сигналов (параметров). Основным недостатком способа является невозможность проведения анализа состояний объектов вне временных координат изменения параметров (сигналов). Другими словами, способ не обеспечивает оценку величины и пространственных координат состояния исследуемого многопараметрического объекта в зависимости от других (не временных) характеристик, например пространственных или топологических.

Цель изобретения: визуализация представления и выявление аномальных значений измерительных параметров (аномалий) на множестве экспериментальных данных (измерительных параметров), обеспечение оценки величины и пространственных координат распределения аномалий, сокращение трудозатрат при подготовке и формировании матриц (таблиц, диаграмм) экспериментальных данных, повышение наглядности представления данных.

Цель достигается реализацией заявляемого способа визуального отображения и анализа аномалий многомерного объекта или процесса, сущность которого заключается в преобразовании результатов оценки текущих значений измерительных параметров объекта или процесса в соответствующие информационные цветокодовые сигналы видимого спектра, в представлении информационных цветокодовых сигналов в виде цветокодовой матрицы-диаграммы и отображении на экране многоцветного видеомонитора. При этом в качестве меры или эталона измерений (оценки) аномальных значений измерительного параметра используют минимальное, среднее (арифметическое, взвешенное, квадратическое, степенное и пр.), среднестатистическое (математическое ожидание, дисперсия) или фоновое значение, выбор измерительного параметра и упомянутой меры измерения его аномальных значений осуществляет эксперт-аналитик, в качестве результатов оценки аномальных значений измерительного параметра используют оценки кратности (степени) изменения выбранной меры, которые представляют собой классы аномальных значений измерительного параметра объекта или процесса, операцию преобразования осуществляют путем формирования соответствующего информационного цветокодового сигнала в зависимости от результатов оценки аномальных значений измерительного параметра и пространственных координат проведенных измерений, представляют информационные цветокодовые сигналы посредством цветокодовой матрицы-диаграммы, строки которой соответствуют одной из пространственных координат, столбцы - другой пространственной координате, цвет ячеек матрицы - идентифицированным оценкам аномальных значений измерительного параметра, отображают информационные цветокодовые сигналы для анализа на любом материальном носителе информации, в том числе на бумаге, экране монитора, экране видеопроекционной аппаратуры, визуально по виду, яркости и характеру распределения цветовой гаммы изображения аномальных значений измерительного параметра определяют местоположение или координаты источников аномалий многомерного объекта или процесса. Кроме того, в качестве результатов оценки аномальных значений измерительного параметра в зависимости от пространственных координат полученных измерений используют различного знака оценки кратности (степени) изменения упомянутой меры, представляющих собой положительные и отрицательные аномальные значения измерительного параметра объекта.

Пусть многомерный объект исследования представлен в виде конечного множества М экспериментальных данных. Традиционно такие данные для сложных объектов представляют собой многомерные массивы информации, анализ которых вызывает определенные трудности.

Традиционно одной из важных целей анализа является локализация аномалий, характеризующих особые (критические, необычные, нетиповые, нештатные и т.п.) состояния исследуемого объекта и (или) внешней среды. Под аномалией традиционно понимается отклонение от нормы, от общей закономерности. Соответственно под аномальным состоянием объекта понимаем такое его состояние, которое характеризуется аномалией. Источники аномалий, а следовательно, и цели локализации аномалий могут быть самыми различными. Например, для геолого-геофизических объектов источником аномалий могут быть, с одной стороны, известные геологические возмущающие массы, с другой стороны, случайные погрешности (помехи). В первом случае локализация аномалий (аномальных значений экспериментальных данных) является основой, на которой базируется поиск месторождений полезных ископаемых. Во втором случае целью локализации является подавление (исключение) случайных помех. В экологии источником аномалий могут быть отклонения в содержании различных вредных химических веществ в окружающей природной среде. Важной задачей экологического мониторинга при этом является выявление источников и зон загрязнения природной среды.

Конкретизируем понятие аномалии. Полагаем, что вся необходимая информация о состоянии объекта и внешней среде содержится в исходном множестве (матрице) экспериментальных данных. Будем считать, что результаты некоторых наблюдений по исследуемому объекту представлены в виде некоторой матрицы данных, строки которой соответствуют различным измерительным параметрам, а столбцы - конкретным значениям (скалярам), описывающим текущие значения этих параметров. Пусть исследуемый объект или процесс характеризуется некоторым конечным числом n измерительных параметров с числом m конкретных значений каждого из них. Тогда исходное множество данных по объекту представим в виде матрицы данных:



где a_ij - элемент матрицы, представляющий собой единичное j-e измерение (наблюдение, проба) по i-мy измерительному параметру или по i-й выборке (реализации).

На практике для многомерных объектов и процессов матрица данных (1) представляется большими массивами измерительной информации, обработка и анализ которых вызывает определенные трудности. Существует класс объектов, для которых обработка даже для одного измерительного параметра, представленного в виде матрицы данных (1), где индекс i представляет собой номер выборки (реализации) из большого массива экспериментальных данных, вызывает значительные трудности, известные в литературе как "проклятие размерности". Именно такой класс объектов и процессов будем рассматривать в дальнейшем.

Для анализа больших объемов измерительной информации многомерных объектов, которая, как правило, представляется в детализированном виде, человек (эксперт-аналитик) использует такой прием, как обобщение. Предлагается следующий подход.

Известное понятие меры измерения (эталона) является инвариантным к объекту измерения. Другими словами, свойства исследуемого объекта не зависят от принятой меры измерения его свойств. Такое положение дел с точки зрения анализа свойств исследуемого многомерного объекта не всегда является удобным и в ряде случаев может привести к резкому (экспоненциальному) росту массива измерительной информации. Выходом из такого положения является переход к другой более общей шкале измерений, т.е. к изменению меры измерения. Еще более интересные результаты можно получить, используя меру измерения, которая несет в себе информацию о состоянии исследуемого объекта или процесса. Введем понятие меры или некоторого эталона измерения (оценки) аномальных значений измерительного параметра многомерного объекта или процесса.

Полагаем, что значение элемента a_ij матрицы (1) определяется рассматриваемой физической величиной, характеризующей исследуемый объект, и некоторыми пространственными или временными координатами. Каждый элемент а_ij в зависимости от состояния объекта, условий получения (измерения) этого элемента и т. п. в принципе может быть нормальным (в допуске, в норме) или аномальным (не в допуске, не в норме). Однако понятие "норма" в рассматриваемом случае является субъективным и размытым (нечетким) понятием. Будем использовать вместо "нормы" при определении понятия аномальности другие четкие понятия, такие как минимальное, среднее (арифметическое, взвешенное, квадратическое, степенное и пр.), среднестатистическое (математическое ожидание, дисперсия), фоновое значение измерительных параметров объекта или процесса. Например, среднее значение i-го измерительного параметра можно представить в виде

Uⁱ_ср = |Uⁱ_max|-|Uⁱ_min|/2 (2)

где U_max ⁱ и U_min ⁱ - соответственно максимальное и минимальное значение i-го измерительного параметра.

Определим выражение (2) в качестве единицы меры измерения аномальных значений измерительного параметра объекта или процесса. Тогда эту единицу меры можно использовать как эталон для оценки характеристик аномальных значений измерительных параметров и, соответственно, для оценки характеристик аномальных состояний (аномалий) объекта или процесса в целом. Аналогично в качестве единицы меры измерения (оценки) аномальных значений измерительного параметра можно использовать его минимальное, среднестатистическое или фоновое значение.

Множество возможных аномальных значений измерительного параметра может быть представлено некоторой совокупностью классов (классов аномалий). Представим возможные классы аномальных значений i-го измерительного параметра в виде

Aⁱ={A₀ ¹,A₁ ⁱ,A₂ ⁱ,...,A_k ⁱ},kK (3)

где A₀ ⁱ - класс значений измерительного параметра, соответствующих некоторой норме, значение которой может быть точно определено путем выбора экспертом-аналитиком конкретной меры измерения аномальных значений этого измерительного параметра, например, в виде его минимального, среднего, среднестатистического или фонового значения, A₁ ⁱ - незначительное превышение нормы, A₂ ⁱ - двукратное превышение или двукратная аномалия, A₃ ⁱ - трехкратное превышение или трехкратная аномалия и т.д.

Для некоторых типов объектов характеристики аномалий могут быть представлены классами аномальных значений i-гo измерительного параметра в виде

Aⁱ={A₀ ⁱ,A₁₊ ⁱ,A_1- ⁱ,A₂₊ ⁱ,A_2- ⁱ,...,A_k ⁱ},kK (4)

где A₁₊ ⁱ - незначительное положительное превышение нормы или положительная однократная аномалия, A_1- ⁱ - незначительное отрицательное превышение нормы или отрицательная однократная аномалия, A₂₊ ⁱ - положительное двукратное превышение или положительная двукратная аномалия, A_2- ⁱ - отрицательное двукратное превышение или отрицательная двукратная аномалия и т.д.

В зависимости от целей анализа и особенностей исследуемого объекта (источника возмущения или аномалии) конкретные значения измерительного параметра могут изменяться в зависимости от тех или иных пространственных или временных переменных Р объекта. К таким переменным Р, например, можно отнести временные (t, где tT), пространственные (l - длина, h - ширина и g - глубина или высота, где lL, hH, gG) переменные. Множество наблюдаемых значений измерительного параметра (массив экспериментальных данных), оцененных в соответствии с выражениями(3)-(4) в зависимости от той или иной пространственной или временной переменной, определяет соответственно состояние исследуемого объекта или процесса с точки зрения влияния аномалий по рассматриваемому параметру. В качестве Р может быть определена любая переменная, изменение которой приводит к изменению значений измерительного параметра.

Предлагается следующий подход. Используя цветокодовую форму представления, можно преобразовать исходную матрицу данных (1) в цветокодовую матрицу-диаграмму состояния исследуемого объекта. Так, кодируя определенным цветовым кодом видимого спектра каждый из выделенных классов (3)-(4) аномальных значений измерительного параметра исследуемого объекта или процесса, получаем трехмерную цветокодовую матрицу-диаграмму

М=<PP₂z(A(P₁,Р₂))>, (5)

где z(A(P₁, Р₂)) - цветокодовая информация видимого спектра, соответствующая определенному значению A(P₁,P₂) измерительного параметра в зависимости от координат P₁ и Р₂ измерения его значений, которые зависят от расположения источника возмущения (аномалии), - знак декартова произведения множеств.

Физическое содержание измерительного параметра определяется характеристиками исследуемого объекта или процесса и может быть различным. Следовательно, рассматривать аномалии вида (3)-(4) можно для объектов любой физической природы, например для гравитационных и магнитных (электромагнитных) аномалий, аномалий в содержании химического элемента в пробе или в анализах при медицинской диагностике и т.п. Однако, несмотря на различие задач анализа аномальных значений измерительных параметров, предлагаемый способ является инвариантным по отношению к объекту анализа.

Сущность предложенного способа проиллюстрируем на примере выявления различных аномалий при анализе геолого-геофизических данных. Основной задачей поисковой геологии при поисках месторождений того или иного полезного ископаемого является выявление данных неоднородностей (аномалий) и объяснение их природы. Природная (геологическая) среда неоднородна во времени и в пространстве, что находит отражение в различных физико-химических полях, т.е. природная среда имеет неоднородную (отличную от среднестатистического состояния) некую количественную характеристику. Например, наблюдаемое путем регистрации на поверхности Земли магнитное поле является функцией нескольких переменных. В качестве таких переменных Р могут быть пространственные положения или топология источника (совокупности источников) аномалий. При геохимических исследованиях источником аномалии является значительное отклонение в содержании того или иного химического элемента от нормы (заданной меры измерения). В этом случае в качестве переменной Р могут быть как пространственные координаты (глубина скважины), так и производные от них, например номера проб.

Конкретизируем источник аномалии (аномальных значений измерительного параметра объекта или процесса). Рассмотрим геофизические аномалии, под которыми понимаем участок геологической среды с координатами [P₁, Р₂], где P₁=l - длина, Р₂= h - ширина исследуемого участка местности, характеризующийся отличными от фоновых значениями физических параметров. Пусть этот участок местности характеризуется повышенными или пониженными значениями анализируемого измерительного параметра или напряженности магнитного поля по сравнению с фоновыми значениями (нормальным полем), связанными пространственно со скоплениями полезных ископаемых (рудная масса, нефтяные или газовые залежи и т.п.).

Пусть величина магнитной аномалии характеризуется выражением (4), где A₀ ⁱ - измерительный параметр в норме, значение которой определяется выбором экспертом-аналитиком конкретной меры измерения аномальных значений этого параметра, A₁₊ ⁱ - положительная однократная магнитная аномалия, A_1- ⁱ - отрицательная однократная магнитная аномалия, A₂₊ ⁱ - положительная двукратная аномалия и т.д.

Интегральные оценки всего множества экспериментальных данных можно получить, обобщая выражение (4) по всему множеству полученных измерений, например всего подмножества измерений по рассматриваемому геологическому участку местности. Применяя предложенный способ, получаем цветокодовую матрицу-диаграмму состояния геологического участка по рассматриваемому измерительному параметру - напряженности магнитного поля:

М=<lhz(A(1,h))>, (6)

где z(A(l, h)) - цветокодовая информация, соответствующая определенному (измеренному) значению A(l, h) измерительного параметра в зависимости от пространственных координат этого участка (местоположения глубины залегания и геометрических параметров источника возмущения или аномалии).

Визуальный анализ полученного представления (фиг.1), раскрывающего суть предлагаемого способа, позволяет:

определить местоположение источника аномалий (предполагаемых залежей полезных ископаемых) по виду цветокодовых диаграмм и характерного распределения цветов аномалий, определяемых соответствующими аномальными значениями измерительного параметра (напряженности магнитного поля). Так, к интервалам (l₃-l₄) и (l₁₀-l₁₁) по оси абсцисс и интервалу (h₃-h₄) по оси ординат с наибольшей вероятностью приурочены аномалообразующие объекты или их отражение в физических (физико-химических) полях;

произвести оценку характера распределения цветокодовых диаграмм в зависимости от топологии (местоположения, глубины, высоты) нахождения источника возмущений (аномалий). Эта оценка проводится на визуальном уровне по виду и топологии распределения соответствующих диаграмм двукратной, трехкратной аномалий;

провести визуальную оценку корреляции (сопоставление и взаимное распределение) аномалий (аномальных значений измерительного параметра) различного уровня по цветокодовым диаграммам в зависимости от топологии нахождения источника аномалии.

Необходимо отметить, что предлагаемая форма представления информации в виде цветокодовых матриц-диаграмм (5)-(6) является весьма емкой, так как позволяет описать и визуально представлять большие массивы экспериментальных данных. Так, базовая цветокодовая ячейка, находящаяся на пересечении h-й строки и 1-го столбца (фиг.1), при большом количестве измерений (h>>100, 1>>100) на экране монитора превращается в точку или так называемый пиксел. При этом получаемое цветокодовое изображение (цветокодовая матрица-диаграмма) для человеческого глаза представляется в виде некоторого графического образа, на котором участки местности с аномальными значениями измерительного параметра выделяются соответствующими (яркими, контрастными) цветами (фиг. 2). Наличие контрастности на изображении или резких перепадов цветов и их распределение на исследуемой площади характеризует (отображает) наличие и топологию распределения исследуемого источника аномалии по рассматриваемым пространственным координатам. Очевидно, такая информация является необходимой для визуального анализа состояния исследуемого объекта или процесса, который проводит опытный эксперт-аналитик.

Таким образом, предлагаемый способ визуального отображения и анализа аномалий многомерного объекта или процесса можно рассматривать как новый подход в выделении аномалий по результатам визуального анализа аномальных значений измерительного параметра. С другой стороны, предлагаемый способ может рассматриваться как универсальная форма визуализации аномалий (аномальных значений измерительных параметров) любого многомерного объекта или процесса, полученных с помощью других известных фильтров выделения аномалий. В качестве примера рассмотрим задачу выделения локальных и слабых магнитных аномалий, решение которой в разведочной геофизике традиционно осуществляется с помощью различных методов и способов, например, таких, как фильтрация оптимальным фильтром (оптимальная фильтрация), способ сглаживания по В. Н. Страхову, межпрофильная корреляция, способ обратных вероятностей, способ самонастраивающейся фильтрации и др. Независимо от сути алгоритма выделения аномалий этих способов все они ориентированны на получение экстремальных значений исследуемого магнитного поля в изучаемых координатах некоторого пространства (географических координат, рельефа поверхности земли). Вместе с тем представление этой информации для последующего анализа и интерпретации неоднородного магнитного поля остается на крайне низком уровне. Это значительно ограничивает возможности комплексного анализа, интерпретации и выявления локальных и слабых аномалий. Применение предлагаемого способа визуализации и анализа аномалий многомерного объекта или процесса позволяет устранить этот недостаток. Получаемая при этом наглядность представления изображений позволяет обеспечить эффективное проведение комплексного визуального анализа, интерпретации и выявления локальных и слабых аномалий.

Практический пример реализации предлагаемого способа показывает его реализуемость с помощью ЭВМ, следовательно, выполняется требование промышленной реализуемости способа.

Таким образом, предлагаемый способ может быть использован как на малых, так и на больших выборках экспериментальных данных. С другой стороны, способ позволяет наглядно представлять для анализа и идентификации аномалий результаты обработки измерительных параметров, полученные с помощью других методов (фильтров), что подтверждает универсальность предлагаемой формы представления информации и реализуемость предлагаемого способа на ЭВМ.

Совокупность существенных признаков, приводящая к требуемому результату, в патентной и научно-технической литературе не обнаружена, что говорит об "изобретательском уровне" предлагаемого технического решения. Новизна предлагаемого способа, по сравнению с прототипом и известными способами представления и анализа аномалий, заключается в том, что разработана логическая последовательность действий по визуальному отображению и анализу аномалий многомерного объекта, которая приводит к достижению поставленной цели изобретения.

Объект исследования, наблюдаемые измерительные параметры могут быть самыми различными. Цветокодовые описания объекта также могут быть различными (по классам аномалий, по цветам описания классов аномалий, по характеристикам распределения аномалий). Вместе с тем положенная в основу способа логическая совокупность действий по визуализации и анализу аномалий является инвариантной к природе объекта или процесса, что является несомненным достоинством заявляемого способа. Кроме того, предложенная универсальная форма представления данных не зависит от количества (мощности) исходного множества экспериментальных данных (значений измерительных параметров, проб), методов обработки (классификации) и пр. Это свойство позволяет наглядно представлять обобщенную информацию практически о любых многомерных (многопараметрических) объектах или процессах, для которых возможно наблюдение экспертом-аналитиком аномальных состояний. Таким образом, полученное свойство инвариантности описания и представления цветокодовых матриц-диаграмм позволяет добиться максимального обобщения, что обеспечивает возможность широкого внедрения предлагаемого способа в различные практические приложения.

Для проведения оперативного (в реальном масштабе проведения измерений) анализа аномалий многомерных объектов или процессов весьма эффективным применением способа является режим наблюдения или мониторинга (оперативного просмотра данных с применением ЭВМ). Оперативный анализ может проводиться как по конкретному объекту, так и при просмотре интересующих эксперта-аналитика информационных массивов (выборок) из различных баз данных, хранилищ данных, архивов, например просмотр и анализ на экране многоцветного видеомонитора различных информационных массивов из баз данных геолого-геофизических материалов на локальном или региональном уровне и пр.