Структура нейрокомпьютерной системы классификации сигналов

Автор(ы):  Н.И. Корсунов, Доктор наук, Профессор, Белгородский государственный национальный исследовательский университет, г. Белгород, Россия

С.Н. Ушакова, Белгородский государственный национальный исследовательский университет, г. Белгород, Россия, магистрант кафедры математического и программного обеспечения информационных систем, ushakova_s@bsu.edu.ru

Журнал:  Том 46, № 3

Рубрика:  Компьютерное моделирование

Аннотация:  В статье предлагается использовать нейрокомпьютерную систему, использующую двумерные бинарные карты признаков сигналов (построение системы базируется на квантовании сигналов по амплитуде и времени), для повышения быстродействия систем распознавания сигналов без требований их воспроизведения после распознавания. Это возникает в связи с использованием нейрокомпьютерными системами неявное и явное представление времени, что приводит к ряду достоинств и недостатков. Обосновывается построение нейрокомпьютерной системы, использующей двумерные бинарные карты признаков сигналов, и приводится её структура, реализующая метод классификации сигналов с явным представлением времени, что приводит к повышению эффективности (быстродействия) сети.

Ключевые слова:  нейрокомпьютерная система, нейронная сеть, распознавание сигналов, классификация сигналов.

Полный текст (PDF):  Загрузить

Количество скачиваний:  259


Нашли ошибку? Выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.
Сообщение об ошибке автоматически отправится в редакцию.