Промышленная Сибирь Ярмарка Сибири Промышленность СФО Электронные торги НОУ-ХАУ Электронные магазины Карта сайта
 
Ника
Ника
 

Поиск патентов

Как искать?
Реферат
Название
Публикация
Регистрационный номер
Имя заявителя
Имя изобретателя
Имя патентообладателя

    





Оформить заказ и задать интересующие Вас вопросы Вы можете напрямую c 6-00 до 14-30 по московскому времени кроме сб, вс. whatsapp 8-950-950-9888

На данной странице представлена ознакомительная часть выбранного Вами патента

Для получения более подробной информации о патенте (полное описание, формула изобретения и т.д.) Вам необходимо сделать заказ. Нажмите на «Корзину»


СПОСОБ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ РОБАСТНОЙ КЛАССИФИКАЦИИ РАДИОСИГНАЛОВ ПО СТРУКТУРНО - ВРЕМЕННЫМ ПАРАМЕТРАМ

Номер публикации патента: 2450356

Вид документа: C2 
Страна публикации: RU 
Рег. номер заявки: 2010108858/08 
  Сделать заказПолучить полное описание патента

Редакция МПК: 
Основные коды МПК: G06N003/02    
Аналоги изобретения: КАЛЛАН РОБЕРТ. Основные концепции нейронных сетей/Пер. с англ. - М.: издательский дом «Вильямс», 2001, стр.80-82, 154-155, 158-159. SU 1718237 A1, 07.03.1992. RU 2268485 C2, 20.01.2006. US 2006/0020958 A1, 26.01.2006. 

Имя заявителя: Федеральное государственное образовательное бюджетное учреждение высшего профессионального образования Московский технический университет связи и информатики (ФГОБУ ВПО МТУСИ) (RU) 
Изобретатели: Аджемов Сергей Сергеевич (RU)
Терешонок Максим Валерьевич (RU)
Чиров Денис Сергеевич (RU) 
Патентообладатели: Федеральное государственное образовательное бюджетное учреждение высшего профессионального образования Московский технический университет связи и информатики (ФГОБУ ВПО МТУСИ) (RU) 

Реферат


Изобретение относится к технике связи и может быть использовано в системах радиомониторинга для автоматизированной классификации радиосигналов по структурно-временным параметрам. Техническим результатом изобретения является автоматизация и повышение робастности процесса классификации радиосигналов по структурно-временным параметрам. Способ включает этапы, на которых учебные данные подвергаются кластеризации, основанной на принципе конкуренции, которая обеспечивает построение набора эталонных векторов структурно-временных параметров известных классов радиосигналов с автоматической оценкой для каждого эталонного вектора значения , по этим данным производится построение вероятностной нейронной сети, с использованием построенной вероятностной нейронной сети производится оценка плотности распределения вероятности известных классов радиосигналов в области неизвестного (классифицируемого) сигнала и неизвестный сигнал отождествляется с классом, имеющим наиболее плотное распределение вероятности в области неизвестного сигнала.
Дирекция сайта "Промышленная Сибирь"
Россия, г.Омск, ул.Учебная, 199-Б, к.408А
Сайт открыт 01.11.2000
© 2000-2018 Промышленная Сибирь
Разработка дизайна сайта:
Дизайн-студия "RayStudio"