Оптимізація лінійної класифікації сигналів засобами збурення псевдообернених матриць

З використанням засобів збурення псевдообернених матриць запропонована схема оптимізації лінійної класифікації сигналів. Алгоритми оптимального перетворення окремих компонент векторів простору ознак у ряді випадків дозволяють розв’язувати задачу класифікації залишаючись у рамках лінійної моделі. При...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія: Фізико-математичні науки
Datum:2017
ISSN:2308-5878
1. Verfasser: Кудін, Г.І.
Format: Artikel
Sprache:Ukrainisch
Veröffentlicht: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2017
Online Zugang:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/133937
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren:Оптимізація лінійної класифікації сигналів засобами збурення псевдообернених матриць / Г.І. Кудін // Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія: Фізико-математичні науки: зб. наук. пр. — Кам’янець-Подільський: Кам'янець-Подільськ. нац. ун-т, 2017. — Вип. 15. — С. 84-88. — Бібліогр.: 3 назв. — укр.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Beschreibung
Zusammenfassung:З використанням засобів збурення псевдообернених матриць запропонована схема оптимізації лінійної класифікації сигналів. Алгоритми оптимального перетворення окремих компонент векторів простору ознак у ряді випадків дозволяють розв’язувати задачу класифікації залишаючись у рамках лінійної моделі. При невдачі такого підходу приводиться алгоритм кусково лінійної класифікації. With the use of facilities of indignation pseudoinverse matrices the offered chart of optimization of linear classification of signals. Thealgorithms of optimal transformation of separatecomponents of vectors of space of signs in a number of cases allow to decide the task of classification, remaining within the framework of linear model. At the failure of such approach an algorithm over is brought cobbed linear classification.
ISSN:2308-5878