Павлов Григорий Львович

В статье предложен способ адаптации нейросетевого алгоритма, основанный на оценке средней частоты флуктуаций в реализации входного сигнала и подстройке тактовой частоты  при оценке количества отсчетов в течение каждого интервала между нулями  реализации сигнала. Он позволяет достичь инвариантности распределений длительностей интервалов между нулями по отношению к скоростям движения классифицируемых нейросетью объектов.

В статье для решения задач классификации аэродинамических и наземных объектов обоснованы информативные признаки сигналов и робастные нейросетевые алгоритмы формирования областей принятия решений, использующие априорную информацию о начальных статистических характеристиках акустических сигналов.

В статье обоснованы алгоритмы обнаружения и распознавания случайных нецентрированных сигналов и помех в дистанционных стробах импульсных локаторов. Для нестационарных случайных процессов предложены нейросетевые и регрессионные алгоритмы формирования областей принятия решений. Для одиночных детерминированных сигналов рассмотрена квазиоптимальная фильтрация.