Полное описание

Нейросетевой подход к классификации акустических сигналов с использованием информационных признаков / П. В. Лысенко, И. А. Насонов, А. А. Галяев, Л. М. Берлин. - DOI 10.31857/S2686954323601239. - Текст : непосредственный // Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления : журнал. - 2023. - Т. 514, № 2 : Специальный выпуск: технологии искусственного интеллекта и машинного обучения. - С. 39-48. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 2686-9543.

ГРНТИ	УДК
28.23.37	004.032.26-049.8

Рубрики:
Нейронные сети -- Применение

Кл.слова (ненормированные): классификация временных рядов -- спектрограмма -- статистическая сложность -- глубокое обучение
Аннотация: В работе рассмотрена задача бинарной классификации акустических сигналов биологического происхождения, записанных в естественных условиях. В качестве признакового описания объектов выбраны информационные характеристики, такие как энтропия и статистическая сложность. Методы решения основаны на трех архитектурах нейронных сетей, модифицированных авторами (на ядре Inception, на ядре Inception и технологии Residual, на структуре Self-Attention с блоками LSTM). Использован датасет из соревнования на Kaggle по обнаружению акустических сигнатур китов, и проведено сравнение между моделями по качеству решения рассматриваемой задачи на стандартном наборе метрик. Получено значение AUC ROC более 90%, что говорит об успешном решении задачи обнаружения полезного сигнала и указывает на возможную применимость информационных характеристик к подобным задачам.
Доп. точки доступа:
Лысенко, Павел Владимирович
Насонов, И.А.
Галяев, Андрей Алексеевич
Берлин, Леонид Михайлович


Нет сведений об экземплярах
Держатели документа:
Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -952643-410578)

Шифр в сводном ЭК: 3497c1771c32a899eb093ae37ce8c32c

Заказать
Заказ фрагмента документа ₽