Нейрокомпьютеры в системах обработки сигналов

«НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №6, 2007

Нейрокомпьютеры в системах обработки сигналов

Методы и модели интеллектуального анализа сигналов геофизических полей. Геппенер В. В., Жукова Н. А., Тристанов А. Б., Экало А. В. Рассмотрен вопрос применения методов Data Mining – алгоритмов сегментации и анализа последовательностей в обработке сигнальной информации в геофизике. Сформулированы основные требования к знаниям, извлекаемым в процессе обработки исходных данных. Рассмотрен вопрос использования нейросетевых технологий в […]

 

Июнь 01st, 2007

Методы и модели интеллектуального анализа сигналов геофизических полей. Геппенер В. В., Жукова Н. А., Тристанов А. Б., Экало А. В. Рассмотрен вопрос применения методов Data Mining – алгоритмов сегментации и анализа последовательностей в обработке сигнальной информации в геофизике. Сформулированы основные требования к знаниям, извлекаемым в процессе обработки исходных данных. Рассмотрен вопрос использования нейросетевых технологий в геофизических системах Data Mining.

Методика удаления шума в измерителе параметров эталонных излучателей. Картамышев А. В., Малыхина Г. В. Рассмотрена задача слепого разделения сигналов для случая, когда применение классических методов фильтрации не позволяет достичь желаемых результатов. Предложена методика удаления шума для измерительных систем, в которых выделение полезного сигнала на фоне шума происходит без искажения информативных параметров. Произведена идентификация модели шума авторегрессионным методом. Проанализированы нейросетевые алгоритмы слепого разделения сигналов. Выполнен расчет производительности и анализ возможности их применения.

Нечеткая нейронная сеть в приложении к задаче кластеризации наблюдаемых данных. Звягин П. Н. Рассмотрено построение и обучение нечеткой нейронной сети, относящееся к классу «обучение системы без учителя»; предложен оригинальный подход к интерпретации результатов работы сети, успешно примененный в проведенных экспериментах; приведен пример кластеризации наблюдаемых данных в виде точек в многомерном пространстве, отражающих взаимодействие корпуса судна со льдом.

Использование нейросетевого подхода для обработки результатов тепловизионных измерений. Бобряков А. В. Предложен комплекс нейросетевых структур для эффективного выполнения задач массовой обработки тепловизионных изображений, позволяющих: во-первых, определить рациональную стратегию нейросетевой обработки; во-вторых, выполнить нейросетевую обработку изображения в соответствии с выбранной стратегией.

There are no responses so far.
Leave your response

You must be logged in to post a comment.