Информационная технология классификации изображений пятен лазерных пучков и прогнозирования координат их энергетических центров с использованием параллельно-иерархической сети

• Published in: Электронное моделирование
• Date: 2016
• Main Authors: Тимченко, Л.И., Наконечная, С.В., Кокряцкая, Н.И.
• Format: Article
• Language: Russian
• Published: Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України 2016
• Subjects: Информационные технологии
• Online Access: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/101334
• Journal Title: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Cite this: Информационная технология классификации изображений пятен лазерных пучков и прогнозирования координат их энергетических центров с использованием параллельно-иерархической сети / Л.И. Тимченко, С.В. Наконечная, Н.И. Кокряцкая // Электронное моделирование. — 2016. — Т. 38, № 1. — С. 47-62. — Бібліогр.: 17 назв. — рос.

Рассмотрен метод прогнозирования положения энергетического центра (ЭЦ) изображения лазерного пучка с использованием параллельно-иерархической (ПИ) сети. Определены основные этапы классификации и прогнозирования координат ЭЦ изображений пятен лазерного луча, что позволило разработать новую информационную технологию классификации и прогнозирования положения координат их ЭЦ. Приведены результаты сравнительной экспериментальной оценки прогнозирования на основе известных нейронных сетей и предложенного метода с использованием ПИ сети. Розглянуто метод прогнозування положення енергетичного центру (ЕЦ) зображення лазерного пучка з використанням паралельно-ієрархічної (ПІ) мережі. Визначено основні етапи класифікації та прогнозування координат ЕЦ зображень плям лазерного променя, що дало можливість розробити нову інформаційну технологію класифікації та прогнозування положення координат їх ЕЦ. Наведено результати порівняльної експериментально ї оцінки прогнозування на основі відомих нейронних мереж і запропонованого методу з використанням ПІ мережі. The paper describes a method of forecasting the position of the energy center (EC) of the laser beam image using parallel-hierarchical networks. The basic steps for classification and forecasting of EC coordinate image spots of the laser beam, which gives the opportunity to develop new technology for the intelligent classification and prediction of coordinate position of their EC. The results of the comparative experimental evaluation of the prediction based on the known neural networks and the proposed method with the use of parallel-hierarchical network are presented.