Статьи журнала

Распознавание летательных аппаратов при помощи нейросетевых технологий

PDF файл (Скачать)

МРНТИ  28.23.15, 28.23.37

Карабаев Б.С.

Аннотация. Предлагается методика построения автоматических распознавателей летательных аппаратов по набору радиолокационных измерений на основе каскада многослойных нейронных сетей прямого распространения. Cистема классификации состоит из отдельных ней­росетевых блоков и каждый блок характеризуется простой функциональной задачей. Обучение блоков выполняется в определенной последовательности с использованием как ре­зультатов непосредственных наблюдений воздушных радиолокационных станций, так и результатов обучения других блоков. Де­монстрируется практическое применение данной методики при распознавании ле­тательных аппаратов трех типов, приводятся числовые показатели распознавания. Методика применима в области контроля перемещений летательных аппа­ратов в воздушном про­странстве с целью отслеживания и управления движением гражданской авиации и в интересах противовоздушной обороны. Ключевые слова: автоматические распознаватели, летательные аппараты, динамические объекты, нейросетевая обработка, многослойные нейронные сети, радиолокационные станции.

___________________

Карабаев Б.С. НЕЙРОЖЕЛІЛІК ТЕХНОЛОГИЯЛАР КӨМЕГІМЕН ҰШУ АППАРАТТАРЫН ТАНЫП БІЛУ Түіндеме.  Тікелей таратылатын көпқатпарлы нейронды желілер каскадының негізінде радиолокациялық өлшеулер жиынтығы бойынша ұшу аппараттарын автоматты танып білу әдістемесін тұрғызу ұсынылған. Оқыту блоктардан орындалады белгілі бір кезекпен пайдалана отырып, нәтижелерін тікелей бақылау әуе радиолокациялық станциялар, сондай-ақ оқыту нәтижелерін басқа блоктар. Көрсетіледі практикалық қолдану осы әдістемені анықтау кезінде ұшу аппараттарының үш түрі келтіріледі сандық көрсеткіштерді танып білу. Әдістемесі қолданылады саласындағы бақылау орын ауыстыру ұшу аппараттарының қазақстанның әуе кеңістігінде қадағалау мақсатында қозғалысты басқару және азаматтық авиация мүддесінде әуе шабуылына қарсы қорғаныс. Түйінде сөздер: автоматты распознаватели, ұшу аппараттары, динамикалық объектілер нейросетевая өңдеу, көп қабатты нейронды желілер, радиолокациялық станция.

____________________

Karabayev B.S. DETECTION FLYING DEVICES USING NEURAL NETWORK TECHNOLOGY

Abstract. The paper proposes a method of constructing automatic recognizers flying devices on a set of radar measurements based on a cascade of multi-layer neural networks of direct distribution. Demonstrates the the practical application of this technique in recognizing the three types flying devices. The classification system consists of individual neural network blocks and each block is characterized by a simple functional task. Learning of blocks is performed in sequence using the results of direct observation, aerial radar stations, and learning outcomes of other units. De monsterquest the practical application of this technique in the detection of aircraft of three types are numeric indicators of recognition. The technique is applicable to control of movements of aircraft in the airspace to track and control the movement of civil aviation and in the interests of defense. Keywords: automatic recognizers, aircraft, dynamic objects, neural network processing, multi-layer neural network, radar.

Создатель : Лариса Николаевна Гребцова
Создан : 22 августа 2024

Быстрый поиск

Подписка на журнал Министерство науки и высшего образование РК Шаблон статьи
(SCOPUS,WEB of SCIENCE)
Шаблон статьи
(Новости наука Казахстана)

Activity Logs

There are 2 new tasks for you in “AirPlus Mobile App” project:
Added at 4:23 PM by
img
Meeting with customer
Application Design
img
img
A
In Progress
View
Project Delivery Preparation
CRM System Development
img
B
Completed
View
Invitation for crafting engaging designs that speak human workshop
Sent at 4:23 PM by
img
Task #45890merged with #45890in “Ads Pro Admin Dashboard project:
Initiated at 4:23 PM by
img
3 new application design concepts added:
Created at 4:23 PM by
img
New case #67890is assigned to you in Multi-platform Database Design project
Added at 4:23 PM by
Alice Tan
You have received a new order:
Placed at 5:05 AM by
img

Database Backup Process Completed!

Login into Admin Dashboard to make sure the data integrity is OK
Proceed
New order #67890is placed for Workshow Planning & Budget Estimation
Placed at 4:23 PM by
Jimmy Bold
Pic
Brian Cox 2 mins
How likely are you to recommend our company to your friends and family ?
5 mins You
Pic
Hey there, we’re just writing to let you know that you’ve been subscribed to a repository on GitHub.
Pic
Brian Cox 1 Hour
Ok, Understood!
2 Hours You
Pic
You’ll receive notifications for all issues, pull requests!
Pic
Brian Cox 3 Hours
You can unwatch this repository immediately by clicking here: Keenthemes.com
4 Hours You
Pic
Most purchased Business courses during this sale!
Pic
Brian Cox 5 Hours
Company BBQ to celebrate the last quater achievements and goals. Food and drinks provided
Just now You
Pic
Pic
Brian Cox Just now
Right before vacation season we have the next Big Deal for you.

Shopping Cart

Iblender The best kitchen gadget in 2022
$ 350 for 5
SmartCleaner Smart tool for cooking
$ 650 for 4
CameraMaxr Professional camera for edge
$ 150 for 3
$D Printer Manfactoring unique objekts
$ 1450 for 7
MotionWire Perfect animation tool
$ 650 for 7
Samsung Profile info,Timeline etc
$ 720 for 6
$D Printer Manfactoring unique objekts
$ 430 for 8