Эффективный метод предварительного преобразования данных для нейронных сетей

Abstract

Рассмотрена проблема, когда естественное представление данных не позволяет напрямую использовать методы нейронных сетей для классификации и распознавания объектов. Предложен метод спектрального преобразования данных, позволяющий эффективно использовать нейронные сети. Изучено применение метода для задачи классификации радиотехнических сигналов существенно различной длины. Показана высокая эффективность нейронных сетей с использованием предложенного метода преобразования сигналов.

Розглянута проблема, коли природне подання даних не дозволяє безпосередньо використовувати методи нейронних мереж для класифікації та розпізнавання об'єктів. Запропоновано метод спектрального перетворення даних, що дозволяє ефективно використовувати нейронні мережі. Вивчено застосування методу для задачі класифікації радіотехнічних сигналів істотно різної довжини. Показана висока ефективність нейронних мереж з використанням запропонованого методу перетворення сигналів.

The problem when the natural data representation can't be directly used in the neural networks is discussed. A method of spectral data conversion, allowing efficient use of neural networks is proposed. The method implementation for classification radio signals with different lengths is studied. It is shown the high efficiency of neural networks with the use of the proposed method of signal transformation.