Исследована актуальная проблема построения новой искусственной нейронной сети, адаптированной к ограниченным ресурсам бортовых вычислительных комплексов беспилотных летательных аппаратов. Разработана архитектура, в которой используются идеи группового учета аргументов Ивахненко A.Г и метода представления функции многих переменных композицией функций меньшей сложности Колмогорова–Арнольда. Вместо сложно реализуемой функции активации использована сумма элементов полинома Колмогорова-Габора. Результатом является общая архитектура гибридной сети и отдельного нейрона в ее составе. Для настройки подобной сети применена комбинация методов ограниченного перебора и обратного распространения ошибки. Реализован алгоритм настройки применительно к задаче бинарной классификации летательных аппаратов по инвариантным моментам их силуэтов.
На сайте Лаборатории интеллектуального управления ИПС им. А. К. Айламазяна РАН: https://icontrol.psiras.ru/publications/
Math-Net.Ru: https://www.mathnet.ru/rus/iipr660
Хачумов М. В., Емельянова Ю. Г., Астраханцева А. А. Архитектура гибридной искусственной нейронной сети и её применение в задачах распознавания образов // Искусственный интеллект и принятие решений. — №1. — 2026. — С. 68–75.