Результаты поиска: 2 док. (сбросить фильтры)
Статья: НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЙ АЛГОРИТМ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ В ЗАДАЧЕ ФОРМИРОВАНИЯ НАБОРОВ НЕЗАВИСИМЫХ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН
Предлагается алгоритмизация методики формирования наборов независимых компонент многомерной случайной величины. Методика основывается на проверке гипотез о независимости парных сочетаний компонент многомерной случайной величины с использованием двухмерного непараметрического алгоритма распознавания образов, соответствующего критерию максимального правдоподобия. Классы соответствуют областям определения плотностей вероятностей в условиях независимых и зависимых случайных величин. Для восстановления плотностей вероятностей используются их непараметрические оценки типа Розенблатта - Парзена. В отличие от традиционной методики, основанной на применении критерия Пирсона, предлагаемый подход позволяет обойти проблему декомпозиции области значений случайных величин на многомерные интервалы. Полученная информация позволяет построить информационный граф, вершины которого соответствуют компонентам многомерной случайной величины. Между двумя вершинами графа существует ребро, если соответствующие им компоненты случайной величины являются независимыми. Тогда вершины полного подграфа соответствуют группе независимых компонент случайной величины. На этой основе разработан алгоритм обнаружения наборов взаимно независимых случайных величин.
Статья: КЛАССИФИКАЦИЯ ТИПОВ СУБСТРАТОВ ДНА ПО ДАННЫМ С МНОГОЛУЧЕВОГО ЭХОЛОТА С ПРИМЕНЕНИЕМ ТЕХНОЛОГИИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
В статье рассматривается вопрос применения нейронных сетей для автоматизации процесса классификации типов субстратов дна, представлено описание традиционных методов классификации, приведены примеры успешного применения нейронных сетей в смежных задачах, проанализированы методы обработки изображений на разных стадиях. Составлена и описана схема процесса обработки данных с применением нейронных сетей для повышения качества классификации.