Оптимізація словника ознак розпізнавання для інформаційно-екстремального гіпереліпсоїдного класифікатора
Вантажиться...
Дата
2012
Автори
ORCID
DOI
Науковий ступінь
Рівень дисертації
Шифр та назва спеціальності
Рада захисту
Установа захисту
Науковий керівник
Члени комітету
Видавець
НТУ "ХПІ"
Анотація
Розглядається в рамках інформаційно-екстремальної інтелектуальної технології метод послідовно-спадної селекції словника ознак розпізнавання для класифікатора з гіпереліпсоїдними контейнерами класів розпізнавання. Як приклад розглянуто реалізацію алгоритму селекції словника ознак розпізнавання системи підтримки прийняття рішень для керування технологічним процесом вирощування сцинтиляційних монокристалів з розплаву.
This paper considers sequential top-down feature selection method for hyper-ellipsoidal classifier within intellectual information-extreme technology. On the example of implementation the article considers sequential top-down feature selection method for Decision Support System for control of growing scintillate single crystals from the melt.
This paper considers sequential top-down feature selection method for hyper-ellipsoidal classifier within intellectual information-extreme technology. On the example of implementation the article considers sequential top-down feature selection method for Decision Support System for control of growing scintillate single crystals from the melt.
Опис
Ключові слова
техніка мікропроцесорна, адаптивність, розпізнавання, оптимізація
Бібліографічний опис
Довбиш А. С. Оптимізація словника ознак розпізнавання для інформаційно-екстремального гіпереліпсоїдного класифікатора / А. С. Довбиш, В. В. Москаленко // Вісник Нац. техн. ун-ту "ХПІ" : зб. наук. пр. Темат. вип. : Системний аналіз, управління та інформаційні технології. – Харків : НТУ "ХПІ". – 2012. – № 30. – С. 65-78.