350 руб
Журнал «Наукоемкие технологии» №1 за 2012 г.
Статья в номере:
СПОСОБ ПОЛИМОДЕЛЬНОГО РАСПОЗНАВАНИЯ ОБЪЕКТОВ ПО ИЗОБРАЖЕНИЯМ С ПРИМЕНЕНИЕМ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
Ключевые слова: нейронные сети распознавание объектов изображения объектов оценка эффективности системы полимодельная система распознавания гибридная нейро-нечеткая система
Авторы:
А. Ф. Уласень - к. т. н., доцент, зам. начальника кафедры зенитного ракетного вооружения (ЗРС и ЗРК МД), Военная академия войсковой ПВО ВС РФ имени Маршала Советского Союза А.М. Василевского (г. Смоленск) E-mail: ulas.s@mail.ru К. В. Киселев - к. т. н., науч. сотрудник центра (научно-исследовательского) Военной академии войсковой ПВО ВС РФ им. Маршала Советского Союза А.М. Василевского (г. Смоленск) E-mail: kconst@yandex.ru
Аннотация:
Предложено одно из возможных решений для решения задачи распознавания воздушных объектов по их изображениям, получаемых из пассивных оптико-электронных систем.
Страницы: 31-35
Список источников
  1. Головин С. А., Сизов Ю. Г. и др. Высокоточное оружие и борьба с ним. М.: ВПК. 1996.
  2. Сойфер В. А. Методы компьютерной обработки изображений. М.: Физматлит. 2003.
  3. Белозерский Л. А. Основы построения систем распознавания образов. Курс лекций. Донецк. ДНИИИ. 1997.
  4. Круглов В. В., Дли М. И., Голунов Р. Ю. Нечеткая логика и искусственные нейронные сети. М.: Горячая линия ?
    Телеком. 2001.
  5. Мелихов А. Н., Берштейн Л. С., Коровин С. Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. М.: Наука. 1990.
  6. Борисов В. В., Круглов В. В., Федулов А. С. Нечеткие модели и сети. М.: Горячая линия - Телеком. 2007.
  7. Киселев К. В. Методика оценки эффективности полимодельной системы распознавания типов воздушных целей. М.: Оборонная техника. 2009.