штучні нейронні мережі

В статті розглянуто питання обробки інформації при розв’язанні задач технологічної підготовки виробництва. Для цього пропонується використовувати ефективні методи багатовимірного статистичного аналізу і штучні нейронні мережі. Програмно реалізовано алгоритми стиснення початкових масивів інформації методами факторного, компонентного аналізу і багатовимірного шкалування, алгоритми класифікації і розпізнавання образів методами дискримінантного і кластерного аналізу, а також алгоритми моделювання методами групового врахування аргументів і штучних нейронних мереж.

Мета досліджень. Головною метою досліджень є аналіз рельєфу різних поверхонь, а саме: виділення на загальній поверхні окремих ділянок певної форми, наприклад, схилів, що орієнтовані у заданому напрямку. Мета роботи – використання штучних нейронних мереж (ШНМ) для розв’язку задачі класифікації, яка полягає у створенні бінарного класифікатора та дослідження точності його роботи. Методика. Дослідження виконувались на ділянці земної поверхні.