Оптимизация нейросетевых автоматов при классификации рассеивающих объектов по измерениям двумерных изображений
Abstract
Рассмотрены вопросы оптимизации процесса определения структуры нейросетевых автоматов, предназначенных для решения задачи классификации движущихся рассеивающих объектов по их оптическим и радиолокационным изображениям. Проведен анализ существующих типов нейросетевых автоматов; предложена структура нейросетевого автомата для классификации рассеивающих объектов по измерениям оптических и радиолокационных изображений, обеспечивающая высокую вероятность правильного решения.
How to cite
Лучин А.А., Труфанов Е.Ю., Чиров Д.С. Оптимизация нейросетевых автоматов при классификации рассеивающих объектов по измерениям двумерных изображений // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2006. № 3.