Амиргалиев Е.Н., Искаков С.Х., Кучин Я.В., Мухамедиев Р.И. Интеграция алгоритмов распознавания литологических типов. Журнал «Проблемы информатики»,Сибирское отделение РАН, N 4(21) 2013, c. 11-20, ISSN 2073-0667
Добыча урана на месторождениях Казахстана осуществляется методом подземного скважинного выщелачивания. Экономические показатели процесса добычи зависит от скорости и точности интерпретации геофизических данных, которая не может быть строго формализована. Для интерпретации данных каротажа можно использовать обучаемые системы, в частности, искусственные нейронные сети (ИНС). В работе описаны результаты исследований по применению ИНС в задаче распознавания литологических типов на месторождениях урана, приведено сравнение метрических и статистических алгоритмов классификации с ИНС. Предварительные исследования показали, что использование только ИНС позволяет достигать на отдельных выборках от 66 до 73 процентов совпадения интерпретированных данных с экспериментальными результатами, полученными, в том числе, в результате кернового апробирования. Показано, что применение других алгоритмов способно улучшить качество распознавания отдельных пород. Сформулирована задача построения интегрированного классификатора на основе использования  множества алгоритмов. Предложен простой алгоритм обучения и распознавания для классификатора этапа постобработки, который обеспечивает улучшение качества распознавания на 2-3  процента. Обсуждаются возможности улучшения интегрированного классификатора.