CONCLUSIONS Neural networks allow t

CONCLUSIONS
Neural networks allow the discrimination, with a low error rate, between guns and munitions, based on the recorded shot sound, with a small number of classes. The final objective is to allow high recognition rates for a number of classes (arms, munitions and shooting environments) big enough so as to allow the use of the method as part of an actual, robust and simple, security system.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

บทสรุป เครือข่ายประสาทให้เลือกปฏิบัติ มีอัตราข้อผิดพลาดต่ำ ปืนและระเบิด ตามถ่ายเสียง มีจำนวนเล็ก ๆ ของชั้นเรียน วัตถุประสงค์สุดท้ายคือให้รู้สูงและจำนวนชั้นเรียน (แผ่นดิน ระเบิด และสภาพแวดล้อมยิง) ขนาดใหญ่เพียงพอเพื่ออนุญาตให้ใช้วิธีการเป็นส่วนหนึ่งของระบบรักษาความปลอดภัยที่แท้จริง แข็งแกร่ง และ ง่าย ราคาพิเศษ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

สรุปโครงข่ายประสาทเทียมช่วยให้การเลือกปฏิบัติที่มีอัตราความผิดพลาดต่ำระหว่างปืนและอาวุธขึ้นอยู่กับเสียงยิงที่บันทึกไว้มีจำนวนเล็ก ๆ ของชั้นเรียน
วัตถุประสงค์สุดท้ายคือการช่วยให้อัตราการรับรู้สูงสำหรับจำนวนของการเรียน (แขนอาวุธและสภาพแวดล้อมในการถ่ายภาพ) ขนาดใหญ่พอเพื่อที่จะอนุญาตให้ใช้วิธีการที่เป็นส่วนหนึ่งของที่เกิดขึ้นจริงและมีประสิทธิภาพและง่าย, ระบบรักษาความปลอดภัย

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

สรุป
โครงข่ายประสาทเทียมให้เลือกปฏิบัติกับอัตราความผิดพลาดต่ำ ระหว่างปืนและอาวุธ ตามบันทึกภาพเสียง กับจำนวนเล็ก ๆของชั้นเรียน วัตถุประสงค์สุดท้ายคือเพื่อให้อัตราการยอมรับสูงสำหรับจำนวนของชั้นเรียน ( อาวุธ , อาวุธและยิงสภาพแวดล้อม ) ขนาดใหญ่พอเพื่อให้ใช้วิธีการที่เป็นส่วนหนึ่งของการ จริง ทนทาน และง่ายระบบรักษาความปลอดภัย