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...
Saved in:
| Published in: | Математичні машини і системи |
|---|---|
| Date: | 2013 |
| Main Author: | |
| Format: | Article |
| Language: | Russian |
| Published: |
Інститут проблем математичних машин і систем НАН України
2013
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/83799 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Cite this: | 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| id |
nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-83799 |
|---|---|
| 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 |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| title |
Метод извлечения обучающих выборок из исходных выборок большого объема для диагностирования и распознавания образов |
| spellingShingle |
Метод извлечения обучающих выборок из исходных выборок большого объема для диагностирования и распознавания образов Субботин, С.А. Обчислювальні системи |
| title_short |
Метод извлечения обучающих выборок из исходных выборок большого объема для диагностирования и распознавания образов |
| 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_sort |
метод извлечения обучающих выборок из исходных выборок большого объема для диагностирования и распознавания образов |
| author |
Субботин, С.А. |
| author_facet |
Субботин, С.А. |
| topic |
Обчислювальні системи |
| topic_facet |
Обчислювальні системи |
| publishDate |
2013 |
| language |
Russian |
| container_title |
Математичні машини і системи |
| publisher |
Інститут проблем математичних машин і систем НАН України |
| format |
Article |
| 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 |
| 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.
|
| issn |
1028-9763 |
| url |
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/83799 |
| 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. |
| work_keys_str_mv |
AT subbotinsa metodizvlečeniâobučaûŝihvyborokizishodnyhvyborokbolʹšogoobʺemadlâdiagnostirovaniâiraspoznavaniâobrazov AT subbotinsa metodvitâgunavčalʹnihviborokzvihídnihviborokvelikogoobsâgudlâdíagnostuvannâírozpíznavannâobrazív AT subbotinsa extractionmethodoftrainingsamplesfromtheoriginalsamplesoflargevolumeforpatternsdiagnosisandrecognition |
| first_indexed |
2025-12-07T13:13:32Z |
| last_indexed |
2025-12-07T13:13:32Z |
| _version_ |
1850855351619944448 |