Оглавление
ВВЕДЕНИЕ
1. ОБЗОР МЕТОДОВ РАСПОЗНАВАНИЯ СИГНАЛОВ.
1.1. Вводные замечания
1.2. Состояние вопроса
1.3. Структура системы распознавания.
1.3.1. Проблема выделения признаков
1.3.2. Обучение с учителем и без учителя.
1.3.3. Методы распознавания
1.4. Искусственные нейронные сети
1.5. Программа математического моделирования отражений радиолокационных сигналов от воздушных объектов
1.6. Распознавание сигналов в спектральной области.
1.6.1. Постановка задачи.
1.6.2. Оценка центральной частоты случайного сигнала.
1.6.3. Оценка ширины спектра случайного сигнала
1.7. Выводы к главе 1
2. РАСПОЗНАВАНИЕ СЛУЧАЙНЫХ СИГНАЛОВ КЛАССИЧЕСКИМИ МЕТОДАМИ.
2.1. Вводные замечания.
2.2. Создание множества признаков распознавания
2.3. Классические методы распознавания сигналов
2.3.1. Байесовское решающее правило
2.3.2. Метод минимума расстояния.
2.3.3. Метод ближайших соседей.
2.3.4. Сравнительный анализ ошибок метода ближайших соседей и
метода Байеса
2.4. Распознавание случайных сигналов по обобщенным признакам с помощью преобразования КаруненаЛоэва
2.4.1. Создание обобщенных признаков с помощью преобразования
КаруненаЛоэва.
2.4.2. Результаты распознавания по обобщенным признакам
2.5. Распознавание по признакам с помощью преобразования Фурье
2.5.1. Создание признаков с помощью преобразования Фурье.
2.5.2. Результаты распознания по признакам в базисе Фурье
2.5.3. Влияние числа отсчетов признаков ПФ на ВПР
2.6. Вычисление собственных значений матриц в пакетах МаОаЬ МаЛсас .
2.7. Выводы к главе 2
3. РАСПОЗНАВАНИЕ ВОЗДУШНЫХ ОБЪЕКТОВ НА ОСНОВЕ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ.
3.1. Вводные замечания
3.2. Формирование признаков в задаче распознавания воздушных объектов.
3.3. Создание множества признаков для воздушных объектов
3.4. Выбор структуры ИНС
3.5. Обучение ИНС.
3.5.1. Математическая интерпретация алгоритма ОРО.
3.5.2. Метод градиентного спуска
3.5.3. Метод сопряженных градиентов
3.5.4. Свойство обобщения ИНС
3.5.5. Обучение с шумом
3.6. Зависимость ВПР от изменения ракурса наблюдения воздушного
объекта
3.7. Сравнение методов распознавания.
3.8. Сравнение результатов по временным и частотным признакам
3.9. Выбор количества нейронов в скрытом слое по максимуму ВПР.
3 Создание двумерных изображений ВО с помощью РЛС.
3 Анализ аппаратной реализации нейросетевых алгоритмов
распознавания воздушных объектов.
31. Типы нейрокомпьютеров
32. Аппаратные средства нейроускорителей.
33. Определение требований для аппаратной реализации НС
3 Выводы к главе 3
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
- Київ+380960830922