350 руб
Журнал «Нейрокомпьютеры: разработка, применение» №11 за 2010 г.
Статья в номере:
Нейросетевой классификатор модульной архитектуры для распознавания типа воздушной цели
Ключевые слова: модульные нейронные сети классификация многослойный персептрон идентификация воздушных целей траекторные измерения
Авторы:
А. В. Бобин - ФГУП «Государственный научно-исследовательский институт авиационных систем». E-mail: alvbobin@gmail.com О. А. Мишулина - к. т. н., доцент, Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ». E-mail: mishulina@gmail.com А. В. Слатин - к. т. н., ФГУП «Государственный научно-исследовательский институт авиационных систем». E-mail: shurs@newmail.ru
Аннотация:
Исследуется возможность распознавания типа воздушной цели по ее внешним траекторным измерениям. Предлагается нейронная сеть модульной архитектуры для поэтапного решения поставленной задачи классификации. Выполнено моделирование нейросетевого классификатора, предназначенного для распознавания ракет трех типов. Анализируется точность классификации данных и предлагается нейросетевая оценка достоверности принятия решения о типе цели.
Страницы: 54-62
Список источников
  1. Fukunaga, K., Introduction to Statistical Pattern Recognition. SanDiego: AcademicPress. (Русский перевод: Фукунага К. Введение в статистическую теорию распознавания образов. М.: Наука. 1979. С. 368).
  2. Ту Дж., Гонсалес Р. Принципы распознавания образов. М.: Мир. 1978. С. 412.
  3. Айзерман М. А., Браверман Э. М., Розоноэр Л. И. Метод потенциальных функций в теории обучения машин. М.: Наука. 1970.
  4. Потапов А. С. Распознавание образов и машинное восприятие. Изд. Политехника. 2007. С. 552.
  5. Гитис Л. Х. Кластерный анализ в задачах классификации, оптимизации и прогнозирования. М.: МГГУ. 2001.
  6. Bishop, Chris. M., Neural Networks for Pattern Recognition. Oxford: University Press. 2005.
  7. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс: Пер. с англ. М.: Вильямс. 2006. С. 1104.
  8. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации. М.: Финансы и статистика. 2004. С. 344.