Анализ преобразований для проецирования данных на обобщенную ось в задачах распознавания образов

Решена задача разработки и исследования преобразований из двумерного пространства в одномерное для сокращения размерности обучающей выборки в задачах распознавания образов. Предложены рекомендации по использованию исследованных преобразований, позволяющие их ранжировать и сократить при использова...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Штучний інтелект
Datum:2010
Hauptverfasser: Субботин, С.А., Олейник, А.А.
Format: Artikel
Sprache:Russian
Veröffentlicht: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2010
Schlagworte:
Online Zugang:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/56134
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:Анализ преобразований для проецирования данных на обобщенную ось в задачах распознавания образов / С.А. Субботин, А.А. Олейник // Штучний інтелект. — 2010. — № 1. — С. 114-121. — Бібліогр.: 9 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Beschreibung
Zusammenfassung:Решена задача разработки и исследования преобразований из двумерного пространства в одномерное для сокращения размерности обучающей выборки в задачах распознавания образов. Предложены рекомендации по использованию исследованных преобразований, позволяющие их ранжировать и сократить при использовании на практике. Вирішено завдання створення та дослідження перетворень із двовимірного простору в одновимірний для скорочення розмірності навчальної вибірки в задачах розпізнавання образів. Запропоновано рекомендації з використання досліджених перетворень, що дозволяють їх ранжирувати і скоротити при використанні на практиці. The problem of development and analysis of transformations from 2D to 1D space is solved with the aim to reduce the training set dimension in pattern recognition problems. The recommendations on the use of the investigated transformations are proposed, which allow to range and reduce them using in action.
ISSN:1561-5359