ПРИМЕНЕНИЕ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ РАСПОЗНАВАНИЯ ИОНОГРАММ

Abstract

настоящее время учеными разработаны различные программы и алгоритмы распознавания ионограмм, выделяющие по различным признакам те или иные параметры ионосферы. Отличительной особенностью предлагаемого в работе метода является применение глубокого обучения для распознавания следов отражений от различных слоев ионосферы. Обучение глубокой нейронной сети происходит на основе эталонных разметок, созданных операторами. Приводится демонстрационные примеры программно реализованной системы распознавания изображений ионограмм с помощью глубокого обучения.

At present, scientists have developed various programs and algorithms for the recognition of ionograms, which recognize and highlight various parameters of the ionosphere. A distinctive feature of the method proposed in the work is the use of deep learning to recognize traces of reflections from different layers of the ionosphere. We train deep neural network with a reference markup dataset created by operators. Demonstration examples of software-implemented system of ionograms recognition are given.