2006(№1)

Ту-16
Класс 1
(большой
размер)
В1-В
B52
Воздушные цели
МиГ-21
Класс 2
(средний
размер)
Tornado
Рис. 6
него размера) и ALCM, AGCM, Decoy
(класс 3 – цели малого размера) (рис. 6).
Для получения НС, не чувствительной
к воздействию шума, последние обучались с
применением сигнальных векторов, свободных
от шума, и векторов, зашумленных с отношением
сигнал/шум в интервале 18…30 дБ.
На рис. 7 представлены зависимости
вероятности распознавания целей q от отношения
сигнал/шум во входном сигнале ψ с для ПЕР- (рис. 7, а) и РБФ-сети (рис. 7, б) с
количеством нейронов в скрытом слое 300 и в выходном слое 9, обучавшихся при разных
отношениях сигнал/шум
F15
ALCM
Класс 3
(малый
размер)
AGCM
Decoy
ψ об . Видно, что с ростом ψ об растет и распознающая способность
сетей. При этом эффективность обучения по отношению к НС, обучавшимся в отсутствие
шумов, у РБФ-сети выше (6 дБ), чем у ПЕР-сети (4 дБ).
На рис. 8 показаны зависимости q( ψ с ) для каждой из девяти целей с использованием
описанных НС ПЕР (рис. 8, а) и РБФ (рис. 8, б) (1 – Ту-16; 2 – B1-B; 3 – B-52; 4 – МиГ-21;
5 – Tornado; 6 – F-15; 7 – ALCM; 8 – ALCM; 9 – Decoy).
На рис. 9 сравниваются зависимости q( ψ с ) для НС ПЕР и РБФ. Сплошными линиями
даны характеристики ПЕР-сети, штриховыми – РБФ-сети. Цифрами указаны клас-
q
ψ об = 18 дБ
q
ψ об = 18 дБ
0.8
0.6
0.4
22
26
30
0.7
0.4
22
26
30
0.2
0.75
0.50
0.25
54
10 15 20 25 ψ с
q
0
2
3
1
4
6
5
7
8
а
9
10 15 20 25 ψ с
а
Рис. 7
Рис. 8
0.1
q
0.75
0.50
0.25
10 15 20 25 ψ с
0
1
2
3
7
8
9
6
4
5
б
10 15 20 25 ψ с
б