Классификация объектов в адаптивных системах распознавания на основе функции взвешенного конкурентного сходства
Вантажиться...
Дата
2012
Автори
ORCID
DOI
Науковий ступінь
Рівень дисертації
Шифр та назва спеціальності
Рада захисту
Установа захисту
Науковий керівник
Члени комітету
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.
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.