Формирование обучающей выборки нейросетевой классификации морских технических объектов
В статье приводятся результаты очередного этапа научных исследований авторов по вопросу создания системы мониторинга морских акваторий на основе разработок нелинейной просветной гидроакустики с использованием нейросетевых технологий. Многочисленные эксперименты по обучению нейронных сетей показали, что совокупное использование алгоритма локальной оптимизации, процедуры «выбивания» сети из локального минимума и процедуры увеличения числа нейронов приводит к успешному обучению ней¬ронных сетей. Показано что решение задач: имитации мгновенного расположения распознаваемого объ¬екта и параметров его движения; имитации климатической изменчивости вертикального распространения скорости звука в воде и параметров гидроакустических полей с использованием базы данных типичных кривых вертикального распределения скорости звука; имитации информационных потоков, возникающих в ситуациях «приемник - источник»; разработки модуля управления имитационной моделью; оценки адек¬ватности модели; оптимизации имитационной модели, позволит сформировать выборку с необходимым количеством данных для обучения нейронных сетей. В рамках данной работы созданы алгоритмическая основа и программный комплекс, позволяющий успешно провести обучение нейроклассификатора доста¬точно высокой эффективности. Результаты научных разработок авторов по данной тематике защищены патентами, изданы в виде монографий и отражены в статьях.