Метод извлечения обучающих выборок из исходных выборок большого объема для диагностирования и распознавания образов

Решена задача автоматизации формирования выборок для построения диагностических и распознающих моделей по прецедентам. Предложен метод извлечения обучающих выборок, который обеспечивает сохранение в сформированной подвыборке важнейших топологических свойств исходной выборки, не требуя при этом загру...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Математичні машини і системи
Datum:2013
1. Verfasser: Субботин, С.А.
Format: Artikel
Sprache:Russisch
Veröffentlicht: Інститут проблем математичних машин і систем НАН України 2013
Schlagworte:
Online Zugang:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/83799
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:Метод извлечения обучающих выборок из исходных выборок большого объема для диагностирования и распознавания образов / С.А. Субботин // Мат. машини і системи. — 2013. — № 1. — С. 56-62. — Бібліогр.: 15 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
_version_ 1862618006333423616
author Субботин, С.А.
author_facet Субботин, С.А.
citation_txt Метод извлечения обучающих выборок из исходных выборок большого объема для диагностирования и распознавания образов / С.А. Субботин // Мат. машини і системи. — 2013. — № 1. — С. 56-62. — Бібліогр.: 15 назв. — рос.
collection DSpace DC
container_title Математичні машини і системи
description Решена задача автоматизации формирования выборок для построения диагностических и распознающих моделей по прецедентам. Предложен метод извлечения обучающих выборок, который обеспечивает сохранение в сформированной подвыборке важнейших топологических свойств исходной выборки, не требуя при этом загрузки в память ЭВМ исходной выборки, а также многочисленных проходов исходной выборки, что позволяет сократить объём выборки и уменьшить требования к ресурсам ЭВМ. Вирішено задачу автоматизації формування виборок для побудови діагностичних і розпізнавальних моделей за прецедентами. Запропоновано метод витягу навчальних виборок, що забезпечує збереження у сформованій підвибірці найважливіших топологічних властивостей вихідної вибірки, не вимагаючи при цьому завантаження у пам'ять ЕОМ вихідної вибірки, а також численних проходів вихідної вибірки, що дозволяє скоротити обсяг вибірки і зменшити вимоги до ресурсів ЕОМ. The task of sample formation automaticity for diagnostic and recognizing model building on precedents is solved. Extraction method of training samples is offered. It maintains saving the important topological properties of the original sample in a formed sub-sample, and does not require download of the original sample to the computer memory, and the numerous passages of the original sample. This reduces the size of the sample and reduces the resource requirements of a computer.
first_indexed 2025-12-07T13:13:32Z
format Article
fulltext
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-83799
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
issn 1028-9763
language Russian
last_indexed 2025-12-07T13:13:32Z
publishDate 2013
publisher Інститут проблем математичних машин і систем НАН України
record_format dspace
spelling Субботин, С.А.
2015-06-24T06:40:04Z
2015-06-24T06:40:04Z
2013
Метод извлечения обучающих выборок из исходных выборок большого объема для диагностирования и распознавания образов / С.А. Субботин // Мат. машини і системи. — 2013. — № 1. — С. 56-62. — Бібліогр.: 15 назв. — рос.
1028-9763
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/83799
004.93
Решена задача автоматизации формирования выборок для построения диагностических и распознающих моделей по прецедентам. Предложен метод извлечения обучающих выборок, который обеспечивает сохранение в сформированной подвыборке важнейших топологических свойств исходной выборки, не требуя при этом загрузки в память ЭВМ исходной выборки, а также многочисленных проходов исходной выборки, что позволяет сократить объём выборки и уменьшить требования к ресурсам ЭВМ.
Вирішено задачу автоматизації формування виборок для побудови діагностичних і розпізнавальних моделей за прецедентами. Запропоновано метод витягу навчальних виборок, що забезпечує збереження у сформованій підвибірці найважливіших топологічних властивостей вихідної вибірки, не вимагаючи при цьому завантаження у пам'ять ЕОМ вихідної вибірки, а також численних проходів вихідної вибірки, що дозволяє скоротити обсяг вибірки і зменшити вимоги до ресурсів ЕОМ.
The task of sample formation automaticity for diagnostic and recognizing model building on precedents is solved. Extraction method of training samples is offered. It maintains saving the important topological properties of the original sample in a formed sub-sample, and does not require download of the original sample to the computer memory, and the numerous passages of the original sample. This reduces the size of the sample and reduces the resource requirements of a computer.
ru
Інститут проблем математичних машин і систем НАН України
Математичні машини і системи
Обчислювальні системи
Метод извлечения обучающих выборок из исходных выборок большого объема для диагностирования и распознавания образов
Метод витягу навчальних виборок з вихідних виборок великого обсягу для діагностування і розпізнавання образів
Extraction method of training samples from the original samples of large volume for patterns diagnosis and recognition
Article
published earlier
spellingShingle Метод извлечения обучающих выборок из исходных выборок большого объема для диагностирования и распознавания образов
Субботин, С.А.
Обчислювальні системи
title Метод извлечения обучающих выборок из исходных выборок большого объема для диагностирования и распознавания образов
title_alt Метод витягу навчальних виборок з вихідних виборок великого обсягу для діагностування і розпізнавання образів
Extraction method of training samples from the original samples of large volume for patterns diagnosis and recognition
title_full Метод извлечения обучающих выборок из исходных выборок большого объема для диагностирования и распознавания образов
title_fullStr Метод извлечения обучающих выборок из исходных выборок большого объема для диагностирования и распознавания образов
title_full_unstemmed Метод извлечения обучающих выборок из исходных выборок большого объема для диагностирования и распознавания образов
title_short Метод извлечения обучающих выборок из исходных выборок большого объема для диагностирования и распознавания образов
title_sort метод извлечения обучающих выборок из исходных выборок большого объема для диагностирования и распознавания образов
topic Обчислювальні системи
topic_facet Обчислювальні системи
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/83799
work_keys_str_mv AT subbotinsa metodizvlečeniâobučaûŝihvyborokizishodnyhvyborokbolʹšogoobʺemadlâdiagnostirovaniâiraspoznavaniâobrazov
AT subbotinsa metodvitâgunavčalʹnihviborokzvihídnihviborokvelikogoobsâgudlâdíagnostuvannâírozpíznavannâobrazív
AT subbotinsa extractionmethodoftrainingsamplesfromtheoriginalsamplesoflargevolumeforpatternsdiagnosisandrecognition