В статье представлены результаты экспериментального исследования применения модифицированной искусственной нейронной сети MFNN (Minimum Fuel Neural Network). При этом задействуется метод разреженного представления комплексных данных с использованием избыточного базиса с оптимизацией за счет норм L0 /L1 вместо классического алгоритма на основе быстрого преобразования Фурье (БПФ).
Продемонстрировано существенное улучшение способности систем распознавания препятствий и автономного управления железнодорожным транспортом различать близкорасположенные другу к другу объекты, такие как составы на соседних путях сортировочных станций.
Идентификаторы и классификаторы
Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.