Нейросетевая одорологическая экспертиза как объективный способ таможенного контроля

Предложена методика комбинированного использования биосенсорных способностей служебных собак и обученных нейронных сетей для распознавания опасных объектов при таможенном контроле грузовых и багажных терминалов. В основе подхода лежит идея синхронного обучения служебных собак и искусственных нейронн...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Опубліковано в: :Штучний інтелект
Дата:2011
Автори: Ляхов, А.Л., Алёшин, С.П.
Формат: Стаття
Мова:Russian
Опубліковано: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2011
Теми:
Онлайн доступ:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/60236
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:Нейросетевая одорологическая экспертиза как объективный способ таможенного контроля / А.Л. Ляхов, С.П. Алёшин // Штучний інтелект. — 2011. — № 3. — С. 514-520. — Бібліогр.: 10 назв. — рос.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-60236
record_format dspace
spelling Ляхов, А.Л.
Алёшин, С.П.
2014-04-12T15:07:05Z
2014-04-12T15:07:05Z
2011
Нейросетевая одорологическая экспертиза как объективный способ таможенного контроля / А.Л. Ляхов, С.П. Алёшин // Штучний інтелект. — 2011. — № 3. — С. 514-520. — Бібліогр.: 10 назв. — рос.
1561-5359
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/60236
57.007; 004.8.032.26
Предложена методика комбинированного использования биосенсорных способностей служебных собак и обученных нейронных сетей для распознавания опасных объектов при таможенном контроле грузовых и багажных терминалов. В основе подхода лежит идея синхронного обучения служебных собак и искусственных нейронных сетей, что позволяет использовать животных как биосенсоры, а нейронные сети как инструмент принятия решений. Это позволит повысить объективность и надежность экспертизы при доступных материальных и финансовых затратах. Приведена методика построения моделей распознавания и модель принятия решений идентификации объектов в нейронной среде стандартных эмуляторов формата Statistika Neural Network.
У статті запропонована методика комбінованого використання біосенсорних здібностей службових собак і навчених нейронних мереж для розпізнавання небезпечних об’єктів при митному контролі вантажних і багажних терміналів. В основі підходу лежить ідея синхронного навчання службових собак і штучних нейронних мереж, що дозволяє використовувати тварин як біосенсори, а нейронні мережі як інструмент прийняття рішень. Це дозволить підвищити об’єктивність та надійність експертизи при доступних матеріальних і фінансових витратах. Наведено методику побудови моделей розпізнавання і модель прийняття рішень ідентифікації об’єктів в нейронному середовищі стандартних емуляторів формату Statistika Neural Network.
The paper proposed the method of combined use of biosensor abilities of dogs and trained neural networks to detect dangerous objects at customs control of cargo and baggage terminals. The approach is based on simultaneous training of dogs and artificial neural network, which allows the use of animals like biosensors, and neural networks as a tool for decision-making. This will improve the objectivity and reliability of assessment at the moderate material and financial costs. The technique of constructing models of recognition and decision-making model to identify objects in a neural environment of standard emulators with the format Statistika Neural Network are given.
ru
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
Штучний інтелект
Нейронные сети и нейросетевые технологии. Информационная безопасность ИС
Нейросетевая одорологическая экспертиза как объективный способ таможенного контроля
Нейромережна одорологічна експертиза як об’єктивний спосіб митного контролю
Neural Network Scent Evidence Analysis as an Objective Method of Customs Control
Article
published earlier
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
title Нейросетевая одорологическая экспертиза как объективный способ таможенного контроля
spellingShingle Нейросетевая одорологическая экспертиза как объективный способ таможенного контроля
Ляхов, А.Л.
Алёшин, С.П.
Нейронные сети и нейросетевые технологии. Информационная безопасность ИС
title_short Нейросетевая одорологическая экспертиза как объективный способ таможенного контроля
title_full Нейросетевая одорологическая экспертиза как объективный способ таможенного контроля
title_fullStr Нейросетевая одорологическая экспертиза как объективный способ таможенного контроля
title_full_unstemmed Нейросетевая одорологическая экспертиза как объективный способ таможенного контроля
title_sort нейросетевая одорологическая экспертиза как объективный способ таможенного контроля
author Ляхов, А.Л.
Алёшин, С.П.
author_facet Ляхов, А.Л.
Алёшин, С.П.
topic Нейронные сети и нейросетевые технологии. Информационная безопасность ИС
topic_facet Нейронные сети и нейросетевые технологии. Информационная безопасность ИС
publishDate 2011
language Russian
container_title Штучний інтелект
publisher Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
format Article
title_alt Нейромережна одорологічна експертиза як об’єктивний спосіб митного контролю
Neural Network Scent Evidence Analysis as an Objective Method of Customs Control
description Предложена методика комбинированного использования биосенсорных способностей служебных собак и обученных нейронных сетей для распознавания опасных объектов при таможенном контроле грузовых и багажных терминалов. В основе подхода лежит идея синхронного обучения служебных собак и искусственных нейронных сетей, что позволяет использовать животных как биосенсоры, а нейронные сети как инструмент принятия решений. Это позволит повысить объективность и надежность экспертизы при доступных материальных и финансовых затратах. Приведена методика построения моделей распознавания и модель принятия решений идентификации объектов в нейронной среде стандартных эмуляторов формата Statistika Neural Network. У статті запропонована методика комбінованого використання біосенсорних здібностей службових собак і навчених нейронних мереж для розпізнавання небезпечних об’єктів при митному контролі вантажних і багажних терміналів. В основі підходу лежить ідея синхронного навчання службових собак і штучних нейронних мереж, що дозволяє використовувати тварин як біосенсори, а нейронні мережі як інструмент прийняття рішень. Це дозволить підвищити об’єктивність та надійність експертизи при доступних матеріальних і фінансових витратах. Наведено методику побудови моделей розпізнавання і модель прийняття рішень ідентифікації об’єктів в нейронному середовищі стандартних емуляторів формату Statistika Neural Network. The paper proposed the method of combined use of biosensor abilities of dogs and trained neural networks to detect dangerous objects at customs control of cargo and baggage terminals. The approach is based on simultaneous training of dogs and artificial neural network, which allows the use of animals like biosensors, and neural networks as a tool for decision-making. This will improve the objectivity and reliability of assessment at the moderate material and financial costs. The technique of constructing models of recognition and decision-making model to identify objects in a neural environment of standard emulators with the format Statistika Neural Network are given.
issn 1561-5359
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/60236
citation_txt Нейросетевая одорологическая экспертиза как объективный способ таможенного контроля / А.Л. Ляхов, С.П. Алёшин // Штучний інтелект. — 2011. — № 3. — С. 514-520. — Бібліогр.: 10 назв. — рос.
work_keys_str_mv AT lâhoval neirosetevaâodorologičeskaâékspertizakakobʺektivnyisposobtamožennogokontrolâ
AT alešinsp neirosetevaâodorologičeskaâékspertizakakobʺektivnyisposobtamožennogokontrolâ
AT lâhoval neiromerežnaodorologíčnaekspertizaâkobêktivniisposíbmitnogokontrolû
AT alešinsp neiromerežnaodorologíčnaekspertizaâkobêktivniisposíbmitnogokontrolû
AT lâhoval neuralnetworkscentevidenceanalysisasanobjectivemethodofcustomscontrol
AT alešinsp neuralnetworkscentevidenceanalysisasanobjectivemethodofcustomscontrol
first_indexed 2025-12-07T20:25:56Z
last_indexed 2025-12-07T20:25:56Z
_version_ 1850882555762442240