Uforadar
Uncle Mike:
В зависимости от параметров движения объекта, типа и ориентации средств приема (антенны грубо говоря) и тд сигнал будет нестационарным, а следовательно и модель должна быть очень сложной.
Систему распознавания/фильтрации на нейросети будет сделать в общем случае сложно или невозможно - процессы слишком нестационарные, модели не смогут учесть всего. Для фиксированной области "эксперимента" можно что-то сделать - частично! фильтровать какие-то мешающие воздействия и помехи. А в общем случае очень сложно и дорого
А уфорадар безусловно должен быть многокомпонентным - хардовый датчик случайных чисел как детектор присутствия (плюс снимается статистическая инфа), ИК, магнитометр
<span class='smallblacktext'>[ Редактирование 29.03.06, 17:14 ]</span>
plus_007:
тут дай бог с обычными компами и приборами разобраться ...Куда нам до нейро - технологий и искуственного интелекта.....
Uncle Mike:
нейросети - все очень просто, но не для всех приложений сгодятся. А ИИ тут не нужен
И еще нейросетевая модель дает минимум информации об объекте - в этом ее бесспорный минус
Uncle Mike:
plus_007
У всех по-разному. Мне дык проще разработать сверхсложный алгоритм ЦОС или какую адаптивную мульку, чем прибор спаять. Поэтому я восхищаюсь местными умельцами, а самому скоро придется пробелы устранять. Так что всегда можно объединить усилия спецов в разных областях
Crowbar:
Верно подмечено. Мне, как правило, интересней работать командой.
Navigation
[0] Message Index
[#] Next page
[*] Previous page