Мепараметрические системы распознавания образов для многоальтернативной задачи классификации, основанные на декомпозиции обучающей выборки по ее размерности

Бесплатный доступ

Иредлоэюена методика синтеза многоуровневых непараметрических систем распознавания образов для мно-го альтернативной задачи классификации с позиции принципов декомпозиции обучающей выборки и коллектив-ного оценивания. Их применение обеспечивает высокую вычислительную эффективность обработки информа-ции большой размерности.

Похожие статьи в разделе Oтрасли промышленности и ремесла для изготовления и обработки различных изделий

Коллектив непараметрических регрессий, основанный на декомпозиции обучающей выборки
Коллектив непараметрических регрессий, основанный на декомпозиции обучающей выборки

Лапко Александр Васильевич, Лапко Василий Александрович, Варочкин Сергей Сергеевич

Об одном алгоритме классификации с использованием коллективов непараметрических моделей
Об одном алгоритме классификации с использованием коллективов непараметрических моделей

Агафонов Евгений Дмитриевич, Мангалова Екатерина Сергеевна

Короткий адрес: https://sciup.org/148175715

IDS: 148175715   |   УДК: 681.513

Nonparametric systems of pattern recognition for a multialternative problem the classifications, based on decomposition of training sample on its dimension

From positions of principles of decomposition of training sample and technology of parallel calculations the technique of synthesis multilevel nonparametric systems of pattern recognition for a multialternative problem of classification is offered. Their application provides effective processing the information of the big dimension.