|
Метод классификации состояния воздушной обстановки на основе глубоких нейронных сетей и нечеткого вывода
В. И. Арефьевa, А. Б. Талалаевb, С. В. Сорокинc, А. В. Язенинc a ЗАО «РТИС ВКО», г. Тверь
b АО «Радиотехнический институт имени академика А.Л. Минца», г. Москва
c Тверской государственный университет, г. Тверь
Аннотация:
Предлагается метод классификации состояния воздушной обстановки (ВО). Его основой являются глубокая нейронная сеть, решающая задачу сокращения размерности входного вектора признаков, и машина нечеткого вывода, обеспечивающая оценку возможности соответствия вектора признаков каждой из оперативных ситуаций. Результатом работы классификатора являются возможности всех состояний воздушного обстановки в текущий момент времени. Работа классификатора демонстрируется на модельном примере.
Ключевые слова:
состояние воздушной обстановки, классификация, теория возможностей, глубокая нейронная сеть, нечеткая (возможностная) величина, мягкие вычисления, нечеткий вывод.
Поступила в редакцию: 17.10.2018 Исправленный вариант: 28.11.2018
Образец цитирования:
В. И. Арефьев, А. Б. Талалаев, С. В. Сорокин, А. В. Язенин, “Метод классификации состояния воздушной обстановки на основе глубоких нейронных сетей и нечеткого вывода”, Нечеткие системы и мягкие вычисления, 13:2 (2018), 113–125
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/fssc46 https://www.mathnet.ru/rus/fssc/v13/i2/p113
|
| Статистика просмотров: |
| Страница аннотации: | 450 | | PDF полного текста: | 347 | | Список литературы: | 100 |
|