Бинарная классификация комитетами большинства на основе искусственных нейронных сетей с параболическими функциями активации

Аннотация

Цель исследования заключается в некотором обобщении опыта решения актуальных бинарных задач распознавания образов различной природы методом комитета большинства, при котором вывод о принадлежности объекта к классу формируется как результат голосования отдельных членов комитета «за» или «против» принадлежности объекта тому или иному классу. Предлагаемый метод решения задач распознавания положен в основу современных систем принятия решений и подобен работе экспертов, где коллективные суждения интегрируются и используются для получения объективных результатов. Результатами работы стали построение и исследование восьми альтернативных вариантов комитетов большинства для задачи распознавания пожаров на основе множества цветояркостных признаков и решение комитетом задачи распознавания типов летательных аппаратов по инвариантным моментам с применением ИНС прямого распространения.

Элементами комитетов являются метрики и искусственные нейронные сети с новыми функциями активации, основанными на параболических функциях и их комбинировании с линейными участками. Предлагаемые решения отличаются простотой реализации, что делает предпочтительным их использование в бортовых системах летательных аппаратов с ограниченными вычислительными ресурсами. Проведенные экспериментальные исследования продемонстрировали хорошие показатели по точности решения задач распознавания процессов возгораний и обнаружения ригидных объектов. Основным результатом является демонстрация возможности и целесообразности решения задач распознавания объектов различной природы в реальном масштабе времени непосредственно на борту летательных аппаратов с ограничением на вычислительные ресурсы. Область применения результатов — дистанционное зондирование с целью обнаружения возгораний лесных территорий и летательных аппаратов в наблюдаемом пространстве.