кандидат технических наук;
candidate of technical sciences;
Приведены некоторые особенности когнитивного моделирования, включая предпосылки когнитивного подхода к решению комплексных задач. Когнитивное моделирование предполагает использование различных искусственных нейронных сетей, включая сверточные нейронные сети. Дана классификация искусственных нейронных сетей по различным признакам. Рассмотрены особенности самоорганизующихся нейронных сетей и сетей, использующих методы глубокого обучения. Подробно рассмотрены искусственная нейронная сеть, представляющая собой трехслойную однонаправленную сеть прямого распространения, интерфейс программы для ЭВМ, используемой для аппроксимации функций с помощью указанной нейронной сети, а также решение задачи распознавания изображений с помощью искусственной сверточной нейронной сети, в которой применительно к каждому распознаваемому фрагменту изображения производится настройка параметров нейронной сети с целью адаптивного фильтрования изображения. Анализ изображений в системах видеонаблюдения с целью обнаружения возгораний позволяет обнаруживать их на ранней стадии и, таким образом, предупреждать развитие пожара.
Some features of cognitive modeling are presented, including the prerequisites for a cognitive approach to solving complex problems. Cognitive modeling involves the use of various artificial neural networks, including convolutional neural networks. The classification of artificial neural networks according to various characteristics is given. The features of self-organizing neural networks and networks using deep learning methods are considered. The artificial neural network, which is a three-layer unidirectional direct propagation network, the interface of a computer program used to approximate functions using the specified neural network, as well as the solution of the image recognition problem using an artificial convolutional neural network, in which the neural network parameters are adjusted for each recognizable image fragment in order to adaptively filter the image, are considered in detail. The analysis of images in video surveillance systems in order to detect fires allows them to be detected at an early stage and, thus, prevent the fire propogation.