Исследование нечетких нейронных сетей в задачах распознавания объектов електрооптических изображений

• Опубліковано в: : Системні дослідження та інформаційні технології
• Дата: 2009
• Автори: Зайченко, Ю.П., Петросюк, И.М., Ярошенко, М.С.
• Формат: Стаття
• Мова: Російська
• Опубліковано: Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України 2009
• Теми: Проблеми прийняття рішень і управління в економічних, технічних, екологічних і соціальних системах
• Онлайн доступ: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/42239
• Назва журналу: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Цитувати: Исследование нечетких нейронных сетей в задачах распознавания объектов електрооптических изображений / Ю.П. Зайченко, И.М. Петросюк, М.С. Ярошенко // Систем. дослідж. та інформ. технології. — 2009. — № 4. — С. 61–76. — Бібліогр.: 9 назв. — рос.

Рассмотрена проблема распознавания объектов электрооптических изображений, полученных с помощью мультиспектральных систем. Для ее решения предлагается нечеткая нейронная сеть (ННС). Описаны различные алгоритмы обучения ННС в задаче классификации объектов. Приведены результаты экспериментальных исследований эффективности этих алгоритмов на реальных данных. Розглянуто проблему розпізнавання об’єктів електрооптичних зображень, отриманих за допомогою мультиспектральних систем. Для її вирішення запропоновано нечітку нейронну мережу (ННМ). Описано різні алгоритми навчання ННМ у задачі класифікації об’єктів. Наведено результати експериментальних досліджень ефективності цих алгоритмів на реальних даних. The problem of object recognition in electrooptical images obtained using multispectral optical systems is considered. A fuzzy neural network is suggested for the solution of this problem. Different training algorithms for fuzzy neural network are considered, and the results of experimental investigations of their efficiency on the basis of real data are presented.