Применение нейронной сети прямого распространения с одним скрытым слоем для классификации монохромных изображений

Разработана методика построения структуры нейронной сети (НС) прямого распространения с одним скрытым слоем, предназначенной для классификации монохромных изображений. В качестве входных параметров НС используются предварительно вычисленные параметры сегмента изображения, а выходным параметром является вероятность принадлежности изображаемого объекта к тому или иному классу. Исследована методика сегментации монохромных изображений, а также методика определения наиболее важных для функционирования НС параметров сегмента. Представлена структура нейронной сети прямого распространения с одним скрытым слоем, предназначенная для классификации радиолокационных изображений морской поверхности при решении задачи экологического мониторинга.