English (United Kingdom)

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/featured_content/oa?rat=en

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/highlighted_journal/

Global: Zendy Plus annual

Presents the access of premium content as premium feature

Premium Content

Presents the keyphrase highlighting as premium feature

Keyphrase Highlighting

Presents the summarisation as premium feature

Summarisation

Insights

Presents the pdf analysis as premium feature

PDF Analysis

Presents the zaia usage as premium feature

ZAIA

Global: Zendy Plus monthly

Global: Zendy Tools annual

Global: Zendy Tools monthly

Global: Zendy Free Plan

В настоящее время, во многих сферах успешно применяются системы принятия решения, основанные на анализе большого объема данных и методах машинного обучения. Чтобы верно классифицировать объект (или действие), необходимо определить его признаки, которые позволят добиться высокой точности классификации. В статье аналитически и экспериментально обосновывается выбор спектральных признаков гидроакустических шумов для решения задачи классификации подводных объектов с помощью методов машинного обучения. Обучение модели на большом количестве акустических данных и реализация сенсорной сети позволят создать систему оперативного реагирования на проникновение нежелательных объектов (катеров или ныряльщиков) в акваторию, подлежащую охране.

Spectral features of hydroacoustic noises in determination of class of underwater objects