Распознавание и классификация зашумленных нестационарных сигналов методами машинного обучения

ФИО студента: Чесноков Герман Юрьевич

Кампус/факультет: Московский институт электроники и математики им. А.Н. Тихонова

Программа: Прикладная математика (Бакалавриат)

Оценка: 10

Год защиты: 2018

В работе рассматривалась задача классификации сигналов, полученных с фазочувствительного оптического рефлектометра. В ходе данной работы было предложено 3 способа построения признаковых пространств, основанных на переходе к частотным характеристиками сигналов. Было произведено сравнение качества работы различных алгоритмов машинного обучения, а также предложена архитектура свёрточной нейронной сети для классификации неподготовленных данных. Максимальная точность классификации среди всех алгоритмов была показана нейронной сетью и достигла 98.6%.

Текст работы (работа добавлена 24 мая 2018 г.)

Выпускные квалификационные работы (ВКР) в НИУ ВШЭ выполняют все студенты в соответствии с университетским Положением и Правилами, определенными каждой образовательной программой.

Аннотации всех ВКР в обязательном порядке публикуются в свободном доступе на корпоративном портале НИУ ВШЭ.

Полный текст ВКР размещается в свободном доступе на портале НИУ ВШЭ только при наличии согласия студента – автора (правообладателя) работы либо, в случае выполнения работы коллективом студентов, при наличии согласия всех соавторов (правообладателей) работы. ВКР после размещения на портале НИУ ВШЭ приобретает статус электронной публикации.

ВКР являются объектами авторских прав, на их использование распространяются ограничения, предусмотренные законодательством Российской Федерации об интеллектуальной собственности.

В случае использования ВКР, в том числе путем цитирования, указание имени автора и источника заимствования обязательно.

Реестр дипломов НИУ ВШЭ