Прямопоточна, багатошарова, контрольована мережа штучних нейронів пропонується для використання в якості класифікатора для розділяння сейсмічного потоку в автоматичному режимі на два класи: шум та нешум. Демонструється практичне застосування алгоритму для обробки однокомпонентних сейсмічних записів.
Feedforward, multi-layered, supervised network of artificial neurons is backpropagated to be used as classificator to discriminate automatically the seismic data flow into two classes: noise and not noise.The application of the algorithm to 1D seismic records is illustrated.
