Библиотечная система
Библиотечная система. Международный университет природы, общества и человека "Дубна"
  Главная     Поиск       Новости     Консультация     Часы работы     О нас     О сайте     Блог Мишки Б.     Напишите нам  
Авторизация
№ карты:
Фамилия:
   Помощь
Помощь
Общая схема поиска литературы

Руководство по поиску в электронном каталоге

Правила использования информационных ресурсов
Электронный каталог
Расширенный поиск
Поиск по отраслевой классификации
Поиск по словарям
NEW!Новые поступления
Электронные версии
Журналы и газеты
 Подписка 2024
 Каталог периодики
 Заказ журналов
Рекомендуемая литература
Издания университета

Библиотека Чечельницкого А.М.
Библиотека Пономарёва В.С.
Редкий фонд
Выставки
Ресурсы интернета

Besucherzahler mail order brides
счетчик посещений

Библиографическое описание



Статья (сер)

Андреев О. А. Синтез нейросетевых алгоритмов классификации морских объектов для низкочастотных стационарных гидроакустических систем / Андреев Олег Александрович, Трофимов Александр Терентьевич // Вестник Международного университета природы, общества и человека "Дубна" : Серия "Естественные и инженерные науки". - 2019. - № 3. - С. 3-8 : рис. - Библиогр.: 13 назв.

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


отобрать

Вышестоящий документ:

95.4+2

Вестник Международного университета природы, общества и человека "Дубна" :[Электронный ресурс] : Серия "Естественные и инженерные науки". № 3 (44), 2019 / гл. редактор А. С. Деникин. - Дубна: Государственный университет "Дубна", 2019. - 60 с. - Журнал . [подробнее]


Назад