Математическая модель систем распознавания с малыми базами данных

Представлено моделі систем розпізнавання в цілому та узагальнених класифікаторів зокрема. Довільна метрика представлена як фільтр у просторі ознак. Показано, що оптимізація моделі системи розпізнавання зводиться до оптимізації моделі її класифікатора. Наведено результати порівняння двох вирішуючих...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Опубліковано в: :Проблемы управления и информатики
Дата:2007
Автори: Капустий, Б.Е., Русын, Б.П., Таянов, В.А.
Формат: Стаття
Мова:Russian
Опубліковано: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2007
Теми:
Онлайн доступ:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/207132
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:Математическая модель систем распознавания с малыми базами данных / Б.Е. Капустий, Б.П. Русын, В.А. Таянов // Проблемы управления и информатики. — 2007. — № 5. — С. 142-151. — Бібліогр.: 8 назв. — рос.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Опис
Резюме:Представлено моделі систем розпізнавання в цілому та узагальнених класифікаторів зокрема. Довільна метрика представлена як фільтр у просторі ознак. Показано, що оптимізація моделі системи розпізнавання зводиться до оптимізації моделі її класифікатора. Наведено результати порівняння двох вирішуючих правил на основі функцій відстані від одного і k найближчих сусідів. The models of recognition systems and generalized classifiers in general are proposed. The arbitrary metric is considered to be a filter in the feature space. It is shown that optimization of the model of recognition system means optimization of the classifier model. The results of comparing of two decision rules based on distance function from one and k nearest neighbors are presented.
ISSN:0572-2691