Отрывок: Будем считать, что наблюдаемые векторы име- ют имеют плотность вероятностей вида , l = Здесь — математическое ожида- ние и ковариационная матрица вектора признаков из класса , соответственно. Требуется по реализации у случайного вектора Y определить класс, к которому данный вектор принадлежит. Решением данной задачи является классификатор Байеса с дискрими- нантными функциями следующего вида: , l = . Данное выражение может быть упрощено. Предположим, что все корре- ляционные ...
Название : | Разработка методов классификации изображений дендритных кристаллограмм на основе оценивания факторов формы пространственного спектра |
Авторы/Редакторы : | Кравцова, Н.С. Парингер, Р.А. Куприянов, А.В. |
Ключевые слова : | медицинские кристаллограммы анализ изображений алгоритмы расчёта признаков форм пространственного спектра классификатор по K-ближайшим соседям байесовский классификатор геометрические признаки формы обучение классификатора |
Дата публикации : | 2015 |
Издательство : | Издательство Самарского научного центра РАН |
Библиографическое описание : | Труды Международной научно-технической конференции. Т.1 / под ред. С.А. Прохорова. – Самара: Издательство Самарского научного центра РАН. 2015. – с. 74-78 |
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : | http://repo.ssau.ru/handle/Perspektivnye-informacionnye-tehnologii/Razrabotka-metodov-klassifikacii-izobrazhenii-dendritnyh-kristallogramm-na-osnove-ocenivaniya-faktorov-formy-prostranstvennogo-spektra-61110 |
ISBN : | 978-5-93424-734-9 |
Другие идентификаторы : | Dspace\SGAU\20170110\61110 |
Располагается в коллекциях: | Перспективные информационные технологии |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
pit_2015_22.pdf | Основная статья | 431.54 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать полное описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.