Оцінка ефективності застосування інформаційної технології автоматизованого прогнозування несприятливих авіаційних подій в польоті

У статті в рамках інформаційної технології автоматизованого прогнозування несприятливих авіаційних подій в польоті з використанням глибоких нейронних мереж показані результати моделювання процесу навчання гібридної нейронної мережі на основі згорткових та рекурентних нейронних мереж з використанням...

Full description

Bibliographic Details
Main Authors: Гришманов Є.О., Хижняк І.А., Бердник П.Г.
Format: Article
Language:English
Published: Ivan Kozhedub Kharkiv National Air Force University 2019-05-01
Series:Системи обробки інформації
Subjects:
Online Access:http://www.hups.mil.gov.ua/periodic-app/article/19339/soi_2019_2_21.pdf
Description
Summary:У статті в рамках інформаційної технології автоматизованого прогнозування несприятливих авіаційних подій в польоті з використанням глибоких нейронних мереж показані результати моделювання процесу навчання гібридної нейронної мережі на основі згорткових та рекурентних нейронних мереж з використанням фреймворків Keras та TensorFlow з визначенням оптимального значення коефіцієнта швидкості навчання за визначену кількість епох навчання. Метою статті є оцінка ефективності застосування інформаційної технології автоматизованого прогнозування несприятливих авіаційних подій в польоті з використанням глибоких нейронних мереж. Проведено оцінку точності прогнозування несприятливих авіаційних подій в польоті в ході функціонування гібридної нейронної мережі з використанням запропонованої інформаційної технології. Проведено порівняння отриманих результатів оцінки точності прогнозування несприятливих авіаційних подій в польоті з використанням існуючих підходів на основі нейромережевих моделей класичних Recurrent neural network, Long short-term memory, Convolutional neural network і запропонованого підходу на основі модифікованого нейромережевого класифікатора з комплексним використанням Convolutional neural network та Recurrent neural network. Результати порівняння дозволяють зробити висновок, що застосування розробленої інформаційної технології, що реалізовує дану гібридну нейромережеву модель, дозволяє отримати виграш в точності та в повноті класифікації несприятливих авіаційних подій в польоті.
ISSN:1681-7710
2518-1696