Please use this identifier to cite or link to this item: http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/5938
Title: Нечеткий многомерный дискриминантный анализ в задаче диагностики состояния
Authors: Раскин, Лев Григорьевич
Каткова, Т. И.
Головко, В. А.
Keywords: нечеткие исходные данные; диагностика состояния объекта; diagnostics of the condition; multivariate discriminante analysis; fuzzy initial data
Issue Date: 2013
Publisher: Украинская государственная академия железнодорожного транспорта
Citation: Раскин Л. Г. Нечеткий многомерный дискриминантный анализ в задаче диагностики состояния / Л. Г. Раскин, Т. И. Каткова, В. А. Головко // Информационно-управляющие системы на железнодорожном транспорте. – 2013. – № 2. – С. 13-17.
Abstract: Рассмотрена задача классификации на множестве нечетко заданных переменных. Решение основано на традиционной технологии многомерного дискриминантного анализа, которая адаптирована к случаю, когда исходные данные – нечеткие величины с известными функциями принадлежности.
The task of classification on a set of fuzzy fixed variables has been considered. The solution is based on a traditional technology of multivariate discriminante analysis which is adapted to the case when the initial data are fuzzy values with known membership functions.
URI: http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/5938
Appears in Collections:Кафедра "Розподілені інформаційні системи та хмарні технології"

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
2013_Raskin_Nechetkiy_mnogomernyy.pdf132,8 kBAdobe PDFThumbnail
View/Open
Show full item record  Google Scholar



Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.