СТРУКТУРА И ОПЫТ ПРИМЕНЕНИЯ СВЕРТОЧНОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ ПРИ ПОИСКЕ ТРАЕКТОРИИ ДВИЖЕНИЯ ОБЪЕКТА
THE APPLICATION EXPERIENCE AND STRUCTURE OF A CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK FOR DETECTING A MOVING OBJECT
Авторы: Перцев Илья Владимирович, Назаров Артем Игоревич, Карабанов Илья Валерьевич
Степень (должность): Научный сотрудник; Младший научный сотрудник; Младший научный сотрудник
Место учебы/работы: Ярославское высшее военное училище противовоздушной обороны
Аннотация на русском языке: Рассмотрена структура макета «просветной» радиолокационной станции (РЛС). Предложено для обнаружения макетом объектов использовать искусственную нейронную сеть (ИНС). Описана структура и принципы обучения ИНС сверточного типа. Проведен вычислительный эксперимент по созданию обучающей базы и обучению ИНС.

The summary in English:
The structure of the luminal radar station has been considered. For detection of objects is proposed to use an artificial neural network. Structure and principles of training artificial neural network convolution type are presented. The computational experiment on the creation of a training base and the training of an artificial neural network was conducted.

Ключевые слова: просветная радиолокационная станция, искусственная нейронная сеть, сверточная нейронная сеть, частотно-временной портрет, структура нейронной сети.
Key words: luminal radar station, artificial neural network, convolutional neural network, time-frequency frame, structure of a neural network.

Следующей может быть Ваша статья!

Контактная информация
E-mail: info@synergy-journal.ru
Группа Вконтакте: vk.com/synergy_journal

© 2016 Электронный журнал "Синергия Наук".
Любое использование размещённых на сайте журнала статей и материалов возможно только с обязательной ссылкой на сайт журнала
«synergy-journal.ru» и автора статьи.
Made on
Tilda