В. И. Арефьев, А. Б. Талалаев, С. В. Сорокин, А. В. Язенин, “Метод классификации состояния воздушной обстановки на основе глубоких нейронных сетей и нечеткого вывода”, Нечеткие системы и мягкие вычисления, 2018, том 13, выпуск 2,страницы 113

Метод классификации состояния воздушной обстановки на основе глубоких нейронных сетей и нечеткого вывода

В. И. Арефьев^a, А. Б. Талалаев^b, С. В. Сорокин^c, А. В. Язенин^c

^a ЗАО «РТИС ВКО», г. Тверь
^b АО «Радиотехнический институт имени академика А.Л. Минца», г. Москва
^c Тверской государственный университет, г. Тверь

Аннотация: Предлагается метод классификации состояния воздушной обстановки (ВО). Его основой являются глубокая нейронная сеть, решающая задачу сокращения размерности входного вектора признаков, и машина нечеткого вывода, обеспечивающая оценку возможности соответствия вектора признаков каждой из оперативных ситуаций. Результатом работы классификатора являются возможности всех состояний воздушного обстановки в текущий момент времени. Работа классификатора демонстрируется на модельном примере.

Ключевые слова: состояние воздушной обстановки, классификация, теория возможностей, глубокая нейронная сеть, нечеткая (возможностная) величина, мягкие вычисления, нечеткий вывод.

УДК: 004.827

Поступила в редакцию: 17.10.2018
Исправленный вариант: 28.11.2018

DOI: 10.26456/fssc46