297–302 ФИЗИКА МОРЯ УДК 551.501.776,551.508.761 МЕТОДЫ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ В ЗАДАЧЕ ОПРЕДЕЛЕНИЯ СОСТОЯНИЯ ДИСКА СОЛНЦА ПО ШИРОКОУГОЛЬНЫМ СНИМКАМ ВИДИМОЙ ПОЛУСФЕРЫ НЕБА НАД ОКЕАНОМ © 2017 г. М. А. Криницкий Институт океанологии им. <...> П.П. Ширшова РАН, Москва, Россия e-mail: krinitsky@sail.msk.ru Поступила в редакцию 22.09.2016 г. После доработки 06.10.2016 г. Разработан и реализован новый подход к автоматическому определению состояния диска Солнца по широкоугольному снимку видимой полусферы неба с использованием методов машинного обучения. <...> Проанализирована эффективность наиболее широко используемых алгоритмов машинного обучения, а также оценено влияние понижения размерности пространства признаков на точность классификации. <...> Модель многослойной искусственной нейронной сети показала наилучшее качество по показателю доли верных ответов. <...> Результат работы демонстрирует эффективность использования методов машинного обучения в приложении к задаче определения состояния диска Солнца по широкоугольным снимкам неба. <...> DOI: 10.7868/S0030157417020125 ВВЕДЕНИЕ При автоматической оценке общего балла облачности (далее ОБО) по цифровым широкоугольным снимкам видимой полусферы неба (рис. <...> В [1] продемонстрировано, что одним из важных факторов, ограничивающих точность оценки ОБО, является состояние диска Солнца (далее СДС), представленного на фотографии (рис. <...> СДС также является важной характеристикой, влияющей на оценку приходящих коротковолновых радиационных потоков на поверхность океана и входящей в состав стандартных метеорологических и актинометрических наблюдений. <...> При проведении морских и наземных наблюдений СДС оценивается визуально [3]. <...> Согласно методике [3], СДС делится на четыре класса: –1 (“пасмурно”, солнечного диска не видно сквозь плотные облака); 0 (Солнце слабо просвечивает, видно место его нахождения, но тени от предметов не наблюдаются; т.н. <...> Автоматическое и экспертное определения СДС по широкоугольному снимку неба затруднены отсутствием <...>