350 руб
Журнал «Наукоемкие технологии» №4 за 2014 г.
Статья в номере:
Автоматическая классификация воздушных целей в корабельных оптико-электронных системах
Ключевые слова: оптико-электронные локационные системы модель Джонсона предобработка изображений распознавание образов нейронные сети многослойный персептрон адаптивный резонанс
Авторы:
В.В. Смирнов - к.т.н., вед. инженер-программист, ОАО «ГСКБ «Алмаз-Антей». E-mail: PCMNN@yandex.ru
Аннотация:
Рассмотрены методы автоматической классификации изображений воздушных объектов в корабельных оптико-электронных системах с использованием искусственных нейронных сетей. Проанализирована формализуемость задачи распознавания. Приведено описание этапа предобработки входной информации.
Страницы: 86-91
Список источников

  1. Розенблатт Ф. Принципы нейродинамики. Персептроны и теория механизмов мозга. М.: Мир. 1965.
  2. Carpenter G.A., Grossberg S. Adaptive resonance theory. The handbook of brain theory and neural networks. Second edition. Cambridge, Massachusetts: MIT Press. 2002.
  3. Листратов А.И., Сидоров В.И. Корабельные оптико-электронные локационные системы. М.: Изд-во МИРЭА. 2007.
  4. Kotsiantis S.B., Kanellopoulos D., Pintelas P.E. Data preprocessing for supervised learning // IJCS. V. 1. № 2. 2006.
  5. СмирновВ.В.Нейроннаясеть SMART взадачераспознаванияобразов // Радиоэлектронныесистемы - Центр «МНИИРЭ «Альтаир» ОАОГСКБ «Алмаз-Антей». 2011. № 1 (19). С. 49-56.
  6. Rajasekaran S., Vijayalakshmi Pai G.A. Image recognition using simplified Fuzzy ARTMAP augmented with a moment based feature extractor // International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence. V. 14. № 8 (2000).P. 1081-1095.
  7. ГлумовН.И.Построениеиприменениемоментныхинвариантовдляобработкиизображенийвскользящемокне // Компьютернаяоптика. 1995. Вып. 14-15. Ч. 1. С. 46-54.
  8. АнисимовБ.В., КургановВ.Д., ЗлобинВ.К.Распознаваниеицифроваяобработкаизображений. Уч. пособиедлястудентоввузов. М.: Высшаяшкола. 1983.
  9. Прэтт У. Цифровая обработка изображений. Кн. 2. М.: Мир. 1982.
  10. СидоровВ.И., СмирновВ.В.Овозможностииспользованиянейросетевыхалгоритмовдляавтоматическогораспознаваниявоздушныхцелейвкорабельныхоптико-электронных системах // Радиоэлектронные системы - ОАО «МНИИРЭ «Альтаир». 2009. № 2 (16). С. 78-88.
  11. Yoshiko H., Shunji U., Taiko K. Evaluation of artificial neural network classifiers in small sample size situations // Pros. Int. It. Conf. Neural Networks (Nagoja, Oct. 25-29, 1993). P. 1731-1735.
  12. Смирнов В.В.Роль выделения признаков в задаче автоматического распознавания образов с использованием нейронных сетей // Приборы и Системы. Управление, Контроль, Диагностика. М.: ООО Изд-во «НАУЧТЕХИЗДАТ». 2010. № 11. С. 22-26.