Классификация объектов в адаптивных системах распознавания на основе функции взвешенного конкурентного сходства

Ескіз

Дата

2012

ORCID

DOI

item.page.thesis.degree.name

item.page.thesis.degree.level

item.page.thesis.degree.discipline

item.page.thesis.degree.department

item.page.thesis.degree.grantor

item.page.thesis.degree.advisor

item.page.thesis.degree.committeeMember

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

Видавець

НТУ "ХПИ"

Анотація

В работе предложено естественное расширение области использования функции конкурентного сходства на взвешенные обучающие выборки w-объектов в адаптивных системах распознавания. Описан принцип классификации объектов методом k-ближайших соседей на основе функции взвешенного конкурентного сходства (wFRiS-функции). Приведены результаты экспериментальных исследований, подтвердившие эффективность предложенного подхода.
Author proposed the extension of the function of rival similarity that is used for weighted training samples of w-objects in adaptive recognition systems. Algorithm of k-nearest neighbors expansion was described in the article, which is based on the function of rival similarity for weighed samples of w-objects. Experimental results were confirmed the efficiency of the offered approach.

Опис

Ключові слова

w-объект, обучающая выборка, метод k-nn, adaptive recognition system, w-object, k-nearest neighbors

Бібліографічний опис

Волченко Е. В. Классификация объектов в адаптивных системах распознавания на основе функции взвешенного конкурентного сходства / Е. В. Волченко // Вестник Нац. техн. ун-та "ХПИ" : сб. науч. тр. Темат. вып. : Информатика и моделирование. – Харьков : НТУ "ХПИ". – 2012. – № 62 (968). – С. 18-25.

Колекції

item.page.endorsement

item.page.review

item.page.supplemented

item.page.referenced