|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
ИПМех РАН |
||
Нейросетевой подход к классификации акустических сигналов с использованием информационных признаковдипломная работа (Магистр)
- Научный руководитель: Галяев Андрей Алексеевич
- Автор: Насонов И.А.,
- Тип: Магистр
- Организация, в которой проходила защита: МГУ имени М.В. Ломоносова
- Год защиты: 2024
- Аннотация: Цель работы: нейросетевое исследование задачи бинарной классификации акустических сигналов биологического происхождения, записанных в естественных условиях. Для достижения поставленной цели были определены следующие задачи: - Исследовать качество данных. Определить признаковое описание исследуемых объектов. - Разработать методы решения поставленной задаче с применением нейросетевых подходов. В результате исследования получены следующие результаты: - Исследовано сравнение глубокой сверточной нейронной сети с классической сверточной сетью для классификации изображений спектров сигналов биологического происхождения. Высокие значения метрик глубокой сверточной сети свидетельствуют о возможности ее применения для распознавания акустических сигналов разных биологических происхождений из разных ареалов природы. - Разработаны три архитектуры нейронных сетей для решения задачи бинарной классификации временных рядов. Получено значение AUC ROC более 90% на тестовой наборе данных. - Доказана возможность применимости информационных характеристик к подобным задачам.
- Добавил в систему: Галяев Андрей Алексеевич