Аннотация:Рассмотрена задача идентификации сейсмического события при повышенном уровне шумов по данным одного датчика или локальной группы датчиков. Подобная задача является ключевой для разработки системы ультракраткосрочного предупреждения о происшедшем землетрясении. Катастрофические разрушения и человеческие потери обычно являются следствием внезапности землетрясения. Если обработка данных и передача информации могут быть сделаны очень быстро (в пределах 4-5 с), такое предупреждение о землетрясении будет иметь ценность для снижения людских потерь и экономического ущерба. Цель работы - исследование вопросов выбора информационных признаков сигнала с учетом сокращения их размерности и специфики автономных систем. При этом особое внимание уделялось исследованию возможности применения нейросетевых методов для анализа разделимости классов в пространстве признаков. Предлагаемая система позволит уменьшить негативные последствия разрушительного землетрясения. Выделены главные проблемы и обсуждены методы их решения; апробация проведена на тестовой задаче - выявлении мелких землетрясений на зашумленной записи. Предполагается разработать алгоритмы и программы для идентификации вступлений фаз землетрясения при увеличенном уровне индустриальных и других шумов. В дальнейшем предполагается создание аппаратных решений системы.