• ВХОД

    •  

    Полное описание


     Егорова, Елена Владимировна. Применение нейросетевой модели ассоциативной памяти Хопфилда в задачах обработки радиолокационной информации / Е. В. Егорова, М. Х. Аксяитов, А. Н. Рыбаков. - DOI 10.18127/j20700970-202004-03. - Текст : непосредственный // Нейрокомпьютеры: разработка, применение : международный научно-технический журнал. - 2021. - Том 23, N 6. - С. 55-64. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 1999-8554.
    (Шифр в БД У2414/2021/23/6)
    ГРНТИ УДК
    28.23004.8
    28.23.37004.032.26
    28.23.25004.85
    50.11.15004.335
    15.21.35612.821
    47.49.29621.396.96

    Рубрики:
    Искусственный интеллект
    Нейронные сети -- Обучение
    Ассоциативная память Хопфилда
    Модель Кохонена
    Правило Хэбба
    Радиолокация

    Кл.слова (ненормированные): нейросетевая технология -- ассоциативная память хопфилда -- нейронная сеть -- нейросетевая парадигма -- синаптическая связь -- автоассоциативное обучение -- гетероассоциативное обучение -- коррелятор -- сеть хопфилда -- модель кохонена -- энергетическая функция полносвязная сеть -- многослойный персептрон -- правило хэбба
    Аннотация: Постановка проблемы. Нейронные сети позволяют успешно решать задачи распознавания радиолокационной информации за счет способности обучаться и аппроксимировать оптимальные разделяющие поверхности, а также за счет эффективного представления в признаковом пространстве нечетких признаков, что подтверждается многочисленными примерами, описанными в литературе. Однако необходимы совершенствование методов обнаружения и выделения сигналов из помех и изыскания новых методов и средств распознавания с учетом современной радиомаскировки объектов с использованием алгоритмов ассоциативной памяти. Цель. Провести сравнительный анализ существующих нейросетевых математических моделей и выявить целесообразность применения нейросетевой модели ассоциативной памяти Хопфилда в задачах обработки радиолокационной информации. Результаты. Определено понятие нейросетевой технологии в приложении к задачам радиолокации. Выявлены особенности обработки информации в радиолокаторах. Рассмотрены группы нейросетевых парадигм по списку Сарле и основные парадигмы нейросетевых архитектур. Проанализирована математическая модель ассоциативной памяти Хопфилда. Практическая значимость. Представленный математический аппарат Хопфилда ассоциативной сети позволяет использовать предложенную модель для решения многих сложных задач оптимизации, а также провести достоверное отождествление и сформировать траектории радиолокационных целей уже на первых обзорах после их появления.
    Доп. точки доступа:
    Аксяитов, Марат Халилуллович
    Рыбаков, Андрей Николаевич

    Экз-ры полностью У2414/2021/23/6
    Имеются экземпляры в отделах: всего 2 : ПНТ (1), ХРЦ (1)
    Свободны: ПНТ (1), ХРЦ (1)
    Обложка
    Переход по DOI



    Заказ фрагмента документа ₽