Отрывок: В предположении, что для каждого ( -го) класса сформирована одна из следующих -матриц : k N N× (*)Q (8) 1 , T k R k k k k −⎡ ⎤= ⎣ ⎦Q X X X XT или , (9) , Tk S k k=Q T T соответствующая решающая функция ( )f x строится следующим образом. Вектор принад- лежит -му классу, то есть x m ( ) , 1, 2,...f m m K= =x , если , где m max kkR R= ( ), T k R k T R = x Q x x x , (10) либо , где m min kkS = S ( ), T k S k T S = x Q x x x . (11) 8 При использовании порогового значения , ...
Название : Показатели сопряженности и мультиколлинеарности в задачах анализа и распознавания изображений
Авторы/Редакторы : Козин Н. Е.
Самарский государственный аэрокосмический университет им. С. П. Королева
Российская академия наук
Дата публикации : 2008
Библиографическое описание : Козин, Н. Е. Показатели сопряженности и мультиколлинеарности в задачах анализа и распознавания изображений [Электронный ресурс] : автореферат дис. ... канд. техн. наук : 05.13.17 / Н. Е. Козин ; [Самар. гос. аэрокосм. ун-т им. С. П. Королева, Ин-т систем обраб. изображений РАН]. - Самара, 2008. - on-line
Аннотация : Труды сотрудников СГАУ (электрон. версия)
Используемые программы: Adobe Acrobat
Другие идентификаторы : RU/НТБ СГАУ/WALL/Автореф/К 591-516378
Ключевые слова: анализ изображений
алгоритмы отбора информативных данных
показатели мультиколлинеарности
показатели сопряженности
распознавание изображений
экспериментальные исследования алгоритмов
Располагается в коллекциях: Авторефераты

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
Козин Н.Е.pdf473.31 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.