Отрывок: Всего получено 715 наблюдений, из которых нарушения имели место в 143 случаях (20%). Исследовалось влияние отбора показателей, доли тестовой выборки и метода обучения на качество классификации по F-мере на тестовой части выборки. В рассматриваемом примере отбор значимых показателе...
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.author | Кувайскова | ru |
dc.contributor.author | Ю. Е. | ru |
dc.contributor.author | Ломовцева Н. А. | ru |
dc.contributor.author | Клячкин В. Н. | ru |
dc.coverage.spatial | F-мера | ru |
dc.coverage.spatial | диагностика функционирования систем | ru |
dc.coverage.spatial | мультиклассовая классификация | ru |
dc.coverage.spatial | кроссвалидация | ru |
dc.coverage.spatial | сложные технические системы | ru |
dc.coverage.spatial | тестовые выборки | ru |
dc.creator | Кувайскова, Ю. Е., Ломовцева Н. А., Клячкин В. Н. | ru |
dc.date.issued | 2022 | ru |
dc.identifier | RU\НТБ СГАУ\492122 | ru |
dc.identifier.citation | Кувайскова,, Ю. Е. Мультиклассовая классификация для диагностики функционирования сложных технических систем / Ю. Е. Кувайскова,, Н. А. Ломовцева, В. Н. Клячкин // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2022) : сб. тр. по материалам VIII Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 23 - 27 мая) : в 5 т. / М-во науки и образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем обраб. изобр. РАН - фил. ФНИЦ "Кристаллография и фотоника" РАН. - Самара : Изд-во Самар. ун-та, 2022Т. 5: Науки о данных / под ред. А. В. Куприянова. - 2022. - С. 050242. | ru |
dc.description.abstract | Диагностика функционирования сложных технических систем часто сводится к разделению состояния объекта на несколько классов: исправное состояние и различные типы неисправностей. С помощью разработанной программы проводится мультиклассовая классификация методами машинного обучения. В качестве примера рассмотрены особенности диагностики компьютерной системы. | ru |
dc.language.iso | rus | ru |
dc.relation.ispartof | Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2022) : сб. тр. по материалам VIII Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 23 - 27 мая) : в 5 т. - | ru |
dc.source | Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2022). - Т. 5 : Науки о данных | ru |
dc.title | Мультиклассовая классификация для диагностики функционирования сложных технических систем | ru |
dc.type | Text | ru |
dc.citation.spage | 050242 | ru |
dc.citation.volume | 5 | ru |
dc.textpart | Всего получено 715 наблюдений, из которых нарушения имели место в 143 случаях (20%). Исследовалось влияние отбора показателей, доли тестовой выборки и метода обучения на качество классификации по F-мере на тестовой части выборки. В рассматриваемом примере отбор значимых показателе... | - |
Располагается в коллекциях: | Информационные технологии и нанотехнологии |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
ИТНТ-2022. Том 5. Науки о данных/978-5-7883-1793-9_2022-050242.pdf | 882.65 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать базовое описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.