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

dc.contributor.authorВолченко, Е. В.ru
dc.date.accessioned2015-01-20T17:10:46Z
dc.date.available2015-01-20T17:10:46Z
dc.date.issued2012
dc.description.abstractВ 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.ru
dc.description.abstractAuthor 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.en
dc.identifier.citationВолченко 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.ru
dc.identifier.urihttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/11975
dc.language.isoru
dc.publisherНТУ "ХПИ"ru
dc.subjectw-объектru
dc.subjectобучающая выборкаru
dc.subjectметод k-nnru
dc.subjectadaptive recognition systemen
dc.subjectw-objecten
dc.subjectk-nearest neighborsen
dc.titleКлассификация объектов в адаптивных системах распознавания на основе функции взвешенного конкурентного сходстваru
dc.title.alternativeObjects classification based on the function of rival similarity in adaptive recognition systemsen
dc.typeArticleen

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
vestnik_HPI_2012_62_Volchenko_Klassifikatsiya.pdf
Розмір:
413.47 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
11.23 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:

Зібрання