На примере акватории Обской губы рассмотрены особенности учета факторов навигационной и экологической безопасности судоходства при плавании в районах (акваториях) с быстро меняющейся обстановкой. Предложен аппарат искусственных нейронных сетей (ИНС) для оперативной оценки обстановки в ближней морской зоне судна. Предложены основные типы архитектуры ИНС, подходящие для задач анализа динамической территориальной ситуации. Выполнено сравнение архитектур ИНС по параметрам быстродействия и точности применительно к задаче оценки обстановки, которое показало преимущество рекуррентной нейронной сети
ближняя морская зона, обстановка, перцептрон, архитектура нейронной сети, рекуррентная нейронная сеть
1. A. Bagnall, J. Lines, A. Bostrom, J. Large, E. Keogh. The great time series classification bake off: a review and experimental evaluation of recent algo-rithmic advances. Data Mining and Knowledge Discovery, 2017, V.31, issue 3, pp.606-660. DOIhttps://doi.org/10.1007/s10618-016-0483-9
2. C.C. Aggarwal. Neural Networks and Deep Learning. A Textbook. Springer International Publishing AG, 2018. DOIhttps://doi.org/10.1007/978-3-319-94463-0 ISBN 978-3-319-94462-3.
3. Бородин Е.Л., Биденко С.И., Храмов И.С. Оценка обстановки в ближней морской зоне с использованием искусственных нейронных сетей // Эксплуатация морского транспорта. - 2018. - № 4. - С. 82 - 90.
4. Бородин Е.Л., Биденко С.И., Храмов И.С. и др. Геоинформаци-онная поддержка управления морской транспортной активностью: методиче-ский аспект // Эксплуатация морского транспорта. - 2018.- № 2. - С. 80 - 85.
5. Редько В.Г. Эволюция, нейронные сети, интеллект: модели и кон-цепции эволюционной кибернетики. - М.: Ленанд, 2019. - 224 c.
6. Шумский С.А. Машинный интеллект. Очерки по теории машинного обучения и искусственного интеллекта. М., РИОР, 2019. DOI:https://doi.org/10.29039/02011-1
7. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2022664000. Российская Федерация. СМПО-22.3, № 2022664000: заявлено 01.07.2022: опубликовано 21.07.2022, / Храмов И.С., Биденко С.И., Бенгерт А.А. - Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ, регистра-ционный № 2022664000 от 21.07.2022.
8. Арктическое пространство России в XXI веке: факторы развития, ор-ганизация управления / под ред. акад. В.В. Ивантера. - СПб.: Издательский дом «Наука», 2019. - 1040 с.
9. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2022664091. Российская Федерация. ЭкоВМ: № 2022664091: заяв-лено 05.07.2022: опубликовано 22.07.2022, / Храмов И.С., Мучкаева И.С. - Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ, регистрационный № 2022664091 от 22.07.2022.
10. Т. Рашид. Создаём нейронную сеть. Математические идеи, лежа-щие в основе нейронных сетей, и поэтапное создание собственной нейронной сети на языке Python. Вильямс, 2018. ISBN 978-1530826605.
