АЛГОРИТМ ПОДГОТОВКИ ИСХОДНЫХ ДАННЫХ ДЛЯ РАСПОЗНАВАНИЯ СЛОЖНЫХ ТЕХНИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ С КОМПЕНСАЦИЕЙ НЕПОЛНОТЫ ИНФОРМАЦИОННОГО ПРИЗНАКОВОГО ПРОСТРАНСТВА

Обложка
  • Авторы: Обухов А.В.1, Зимовец А.И.2, Гаврилова А.В.2
  • Учреждения:
    1. Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ»
    2. Военно-космическая академия им. А.Ф. Можайского
  • Выпуск: Том 7, № 205-206 (2025): Вопросы оборонной техники. Серия 16. Технические средства противодействия терроризму
  • Страницы: 29-35
  • Раздел: Статьи
  • URL: https://journal-vniispk.ru/2306-1456/article/view/309282
  • ID: 309282

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В статье рассматривается предварительный этап обработки информации, необходимый для эффективного распознавания сложных объектов в условиях неполноты, неопределенности и неоднородности исходных данных. Актуальность исследования обусловлена растущими требованиями к интеллектуальным системам анализа данных, функционирующим в нестандартных и слабоформализованных ситуациях. Предлагаемый алгоритм базируется на интеграции современных методов обработки больших данных, включая искусственные нейронные сети, механизмы нечеткого вывода, а также математический аппарат байесовских нечетких сетей. Такая комбинация позволяет повысить устойчивость системы к внешним искажениям информации. Целью статьи является описание общей архитектуры и функциональной структуры модулей программного обеспечения, обеспечивающих сокращение времени обработки данных без снижения качества распознавания.

Об авторах

А. В. Обухов

Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ»

Email: aleks.obuhov@yandex.ru

канд. техн. наук, доцент кафедры

Россия

А. И. Зимовец

Военно-космическая академия им. А.Ф. Можайского

Автор, ответственный за переписку.
Email: vka@mil.ru

канд. техн. наук, младший научный сотрудник, лаборатория военного института (НИИ)

Россия

А. В. Гаврилова

Военно-космическая академия им. А.Ф. Можайского

Email: vka@mil.ru

научный сотрудник, лаборатория военного института (НИИ)

Россия

Список литературы

  1. Зимовец А.И., Раскин А.В., Тарасов И.В., Марчук С.И. Международные аспекты использования космического пространства //Стратегическая стабильность. 2017. № 4 (81). С. 54–59.
  2. Железняков А.Б. Космическая деятельность стран мира в 2022 году // Инновации. 2023. № 1 (291). С. 17–25.
  3. Железняков А.Б. Космическая деятельность стран мира в 2023 году // Инновации. 2024. № 3 (299). С. 9–19.
  4. Ардашов А.А., Силантьев С.Б., Фоминов И.В. Состояние и перспективы развития универсальных космических платформ для малых космичсеких аппаратов // Труды Военно-космической академии им. А.Ф. Можайского. 2013. № 640. С. 34–41.
  5. Гаврилова А.В., Конорев Д.В., Макаров М.М. Принцип построения бортовой радиолокационной системы при решении задач обнаружения малоразмерных объектов // Радиолокационное исследование природных сред: материалы XXXIII Всеросс. симп., посвящ. 100-летию со дня рождения д.т.н. проф. Клюева Н.Ф. (СПб, 19–20 апреля 2023 г.) С. 49–54.
  6. Пайсон Д.Б. Малые спутники в современной космичсекой деятельности // Технологии и средства связи. 2016. № 6 (117). Т. 6. С. 64–69.
  7. Судакова Д.И. Отечетвенные спутники дистанционного зондирования Земли: анализ и современные тенденции // Проблемы и перспективы развития агропромышленного комплекса России. 2017. № 11. С. 31–32.
  8. Информационно-аналитические отчеты ММТ-9. URL: http://mmt9.ru/report/ (дата обращения: 15.01.2024).
  9. Зимовец А.И., Зоткин М.Ю., Хомоненко А.Д., Яковлев Е.Л. Идентификация космических объектов на основе интеграции данных от
  10. различных систем наблюдения и нечеткого вывода // Наукоемкие технологии в космических исследованиях Земли. 2020. Т. 12. № 5. С. 4–13.
  11. Зимовец А.И., Обухов А.В., Певнева А.Г. Модель нечеткого байесовского классификатора для обработки информации //Современные наукоемкие технологии. 2021. № 12–1. С. 78–83.
  12. Зимовец А.И., Логашев С.В., Фоменко Ю.С. Программа обработки информации для классификации космических объектов с применением нечеткого вывода // Свид. о гос. рег. программ для ЭВМ RU 2021612668. 2021.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».