АДАПТАЦИЯ АППАРАТА ГИБРИДНЫХ НЕЙРО-НЕЧЁТКИХ СЕТЕЙ ДЛЯ КЛАССИФИКАЦИИ НАЗЕМНЫХ ЦЕЛЕЙ В БОРТОВОЙ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЕ ВОЗДУШНЫХ РОБОТОТЕХНИЧЕСКИХ КОМПЛЕКСОВ ВОЕННОГО НАЗНАЧЕНИЯ
В статье рассматривается автоматизация процессов классификации разведанных наземных целей противника, которые отображаются на фотопленке или в потоковом видео, получаемыми от систем технического зрения воздушного робота. Предложено использовать методы искусственного интеллекта, которые, как известно, обладают высокой скоростью обработки данных и достоверностью оценки ситуаций для повышения уровня автоматизации обработки (классификации) изображений наземных объектов и достижения требуемого качества (достоверности) классификации объектов вооружений противника. Обозначены вопросы адаптации (настройки) аппарата гибридной нейро-нечёткой сети для решения задачи классификации разведанных наземных целей в бортовой вычислительной системе воздушного робототехнического комплекса военного назначения.