Мониторинг состояния земляных дамб – важная и актуальная задача. Одним из ключевых составляющих системы мониторинга состояния дамб являются алгоритмы обнаружения аномального поведения дамб. Обнаружение аномального поведения дамбы производится методом одноклассовой классификации "нейронные облака". Применение вейвлет-преобразования позволяет обнаружить аномальное поведение дамб, скрытое в частотно-временных свойствах сигнала.

Dike conditions monitoring is a challenging task. Algorithms for dike anomaly detection are one of the key components of a dike condition monitoring system. Detection of abnormal dike behaviour is done by applying a ‘neural clouds’ one-class classification method. The application of a wavelet transform can detect abnormal dike behaviour hidden in the time-frequency signal properties.