Методика обучения и определения параметров нейросетевого классификатора для решения задач распознавания воздушных целей по их двумерным радиолокационным изображениям

Представлена методика обучения искусственной нейронной сети для распознавания воздушных целей. В качестве признака распознавания используются двумерные радиолокационные изображения. Определена оптимальная топология нейронной сети, алгоритм обучения, число нейронов, функцию активации и т. п. С учетом диапазона значений параметров обрабатываемых сигналов, дестабилизирующих факторов в процессе формирования признака, допустимого объема обучающей выборки при установленной ошибке и времени обучения. Показан принцип разработки методики обучения, которым следует руководствоваться при решении задач на базе нейросетевых технологий.