
Дипломна робота: 96 с., 16 рис., 6 табл., 41 посилань, 1 додаток. Мета роботи – використати штучну нейронну мережу для розпізнавання та ураження військової стратегічної авіації. Предмет дослідження – штучні нейронні мережі. Актуальність даного методу випливає із важливості задачі пошуку та ліквідації ворожих літаків стратегічної авіації, як інструменту терору та знищення інфраструктури України. Результати дослідження демонструють успішну реалізацію системи розпізнавання літаків стратегічної авіації. Система здатна ефективно розпізнавати 2 моделі стратегічних бомбардувальників, що дозволяє використовувати її на базі далекобійних БПЛА для подальшого ураження виявлених літаків. Отже, дана дипломна робота вносить вагомий внесок у розвиток військових технологій та у загальне розуміння можливостей БПЛА.
drones, дрони, aircraft recognition, deep learning, безпілотники, unmanned aerial vehicles, нейронні мережі, глибоке навчання, neural networks, розпізнавання літаків
drones, дрони, aircraft recognition, deep learning, безпілотники, unmanned aerial vehicles, нейронні мережі, глибоке навчання, neural networks, розпізнавання літаків
| selected citations These citations are derived from selected sources. This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | 0 | |
| popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network. | Average | |
| influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | Average | |
| impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network. | Average |
