Отраслевые рубрики: кибернетика; искусственный интеллект

Ключевые слова: гауссовские смеси, гидроакустические системы, искусственные нейронные сети (ИНС), классификация морских объектов, нейросетевые алгоритмы, низкочастотные гидроакустические системы, обработка сигналов шумопеленгации, полигауссовские вероятностные модели

Аннотация: Рассматривается проблема обеспечения требуемой вероятности правильной классификации морских объектов (МО) в низкочастотных стационарных гидроакустических системах. Решение указанной проблемы ищется на основе применения методов синтеза нейросетевых алгоритмов классификации с использованием полигауссовских вероятностных моделей (ПВМ). Показано, что использование ПВМ позволяет решать ряд проблем, специфичных для задач классификации МО; алгоритмы классификации, синтезируемые на основе применения названных методов, могут быть реализованы в виде искусственных нейронных сетей, описываемых на языках C++/VHDL для создания конечных вычислительных устройств и программных комплексов. Приводятся результаты моделирования синтезированных алгоритмов классификации с использованием натурных данных. Предлагаемые алгоритмы позволяют повысить вероятность правильной классификации МО и удовлетворить типичные требования, предъявляемые к системам классификации МО