Способ классификации объектов на основе искусственной нейронной сети прямого распространения

Способ классификации объектов, заключающийся в предварительной обработке принятого сигнала и выделении информативных признаков, отличающийся тем, что в качестве классификатора используется глубокая искусственная нейронная сеть с кусочно-нелинейной функцией активации, нормализованными и центрированными входными данными, а также весовыми коэффициентами, инициализированными таким образом, чтобы равномерное распределение, из которого выбираются исходные значения синаптических весов, имело нулевое среднее значение и дисперсию, обратную корню квадратному из количества синаптических связей нейрона; в режиме обучения на вход параметризатора поступают сигналы классифицируемых объектов, где формируются вторичные параметры, которые подаются на первый вход нейроклассификатора, в котором формируется решение по классификации, которое сравнивается с требуемыми решениями по классификации, вычисляется сигнал ошибки, на основе которого корректируются весовые коэффициенты ИНС с использованием алгоритма Левенберга-Марквардта; в режиме функционирования в решающем устройстве осуществляется формирование класса объекта с помощью пороговой функции Хевисайда.