МЕТОДОЛОГИЯ ПРОЕКТИРОВАНИЯ АППАРАТНО-ПРОГРАММНЫХ КОМПЛЕКСОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ И РАДИОКАНАЛОВ ДЛЯ ДИСТАНЦИОННОГО ЭКОЛОГИЧЕСКОГО МОНИТОРИНГА

Abstract

В настоящее время в области мониторинга состояния окружающей среды достигнуты значительные успехи. Дальнейший прогресс может быть обеспечен за счет обогащения имеющегося в наличии мониторингового арсенала новейшей аппаратурой, в том числе, аппаратно-программными комплексами (АПК). Это, несомненно, определяет актуальность исследований в заявленном научно-техническом направлении. Использование нейронных сетей позволяет эффективно решать задачи обработки данных в таких областях, как экологический мониторинг, где требуется анализ многомерных массивов с выявлением сложных зависимостей. Одной из основных задач при разработке нейронных сетей является их обучение. Обзор существующих подходов показывает, что наиболее востребованными являются алгоритмы, основанные на методе градиентного спуска, поскольку у них высокая скорость сходимости. Однако их применение ограничено требованием непрерывности исследуемой функции. В случаях, когда исследуемая функция характеризуется высокой сложностью и наличием большого числа локальных минимумов, эффективным решением становится использование генетических алгоритмов. Согласно литературным источникам, генетические алгоритмы перспективны для применения в программном обеспечении АПК систем управления реального времени. Научная новизна выполненной работы заключается в систематизации существующих подходов к обучению нейронных сетей. Практическая значимость заключается в возможности использования полученных результатов для развития инновационных методологических подходов к разработке системы автоматизированного проектирования (САПР) радиотехнических устройств.