В данной статье проанализировано и описано возможное применение искусственных нейронных сетей в вопросах технического прогнозирования. Радиотехнические науки с достаточной точностью могут определить вероятностное развитие сигнала, используя понятия экстраполяции. Доказательным и оптимальным является применение нейронных сетей в экстраполяции радиотехнических сигналов. Процесс модернизации и прогресс в науке провоцирует человека попытаться предсказать вероятностное развитие будущего. Целью настоящей статьи является необходимость разобраться в аспектах нейронных сетей для определения успеха функционирования экстраполяции недетерминированных широкополосных радиотехнических сигналов на нейронных сетях.
Проведено множество исследований в данных областях, которые свидетельствуют, что, в целом, искусственные нейронные сети хорошо справляются со сложной экстраполяцией, составляют высокую конкуренцию статистической обработке на основе теории вероятности.
Внедрение искусственных нейронных сетей на сегодняшний день имеет интенсивный характер развития. С каждым годом это направление становится актуальнее, необходимость использовать искусственный интеллект возрастает, этого требует глобальная автоматизация процессов, используемых в обществе.
В настоящее время существует множество методов прогнозирования. Некоторые из них мы проанализируем и сравним с искусственными нейронными сетями в настоящей статье. Так, например, мы покажем, что прогнозирование с использованием метода статистической обработки, требует большой затраты сил, времени и денег. В отличие от нейронных сетей, которые исключают недостатки статистического метода и могут быть автоматизированы и интегрированы в любые системы обработки сигналов и эмпирических зависимостей.
Искусственные нейронные сети широко используются в экстраполяции радиотехнических сигналов. В данной статье мы рассмотрим применяемые программные средства, алгоритмы и методы искусственных нейронных сетей.