Отрывок: Исследовалось влияние количества случайных предикторов, используемых при принятии решений о разбиении узлов деревьев, максимальной глубины деревьев, а также количества деревьев на точность прогнозирования случайным лесом направлений перемещения робота. 050252 VIII Международная конференция и молодёжная школа «И...
Название : Использование машинного обучения для управления навигацией робота по показаниям датчиков расстояний
Авторы/Редакторы : Ломовцева Н. А.
Кувайскова Ю. Е.
Карпунина И. Н.
Клячкин В. Н.
Ястребов Д. М.
Дата публикации : 2022
Библиографическое описание : Использование машинного обучения для управления навигацией робота по показаниям датчиков расстояний / Н. А. Ломовцева, Ю. Е. Кувайскова, И. Н. Карпунина, В. Н. Клячкин, Д. М. Ястребов // 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. 050252.
Аннотация : По показаниям ультразвуковых датчиков для измерения расстояний, расположенных на роботе, требуетсяспрогнозировать направление перемещения робота. Это задача мультиклассовой классификации, решаемаяметодами машинного обучения. Решение проводилось в системе Statistica c применением метода Random Forest.
Другие идентификаторы : RU\НТБ СГАУ\492192
Ключевые слова: Random Forest
машинное обучение
методы обучения
мультиклассовая классификация
перемещение робота
система Statistica
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_2022-050252.pdf913.68 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть



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