Отрывок: Также линейный дискриминантный анализ можно интерпретировать как построение разделяющей прямой (плоскости), позволяющей разделить два или более классов. В ходе работы рассматривались области двух классов, количество рассмотренных областей было 10 по каждому классу, количество измерений по каждому экземпляру области 260, количество признаков - 260. Размерность итогового массива входных данных – 5200х...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorХотилин М. И.ru
dc.coverage.spatialMaZdaru
dc.coverage.spatialдискриминантный анализru
dc.coverage.spatialзадачи классификацииru
dc.coverage.spatialгиперспектральные изображенияru
dc.coverage.spatialотбор признаковru
dc.coverage.spatialпрограммное обеспечениеru
dc.creatorХотилин М. И.ru
dc.date.issued2021ru
dc.identifierRU\НТБ СГАУ\466528ru
dc.identifier.citationХотилин, М. И. Технология построения информативного признака области натурного гиперспектрального изображения для задачи классификации / М. И. Хотилин // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2021) : сб. тр. по материалам VII Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 20-24 сент.) : [в 3 т.] / М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем обраб. изображений РАН - фил. ФНИЦ "Кристаллография и фотоника РАН. - Самаpа : Изд-во Самар. ун-та, 2021Т. 3: Искусственный интеллект и науки о данных. - 2021. - С. 033312.ru
dc.language.isorusru
dc.relation.ispartofИнформационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2021) : сб. тр. по материалам VII Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 20-24 сент.) : [в 3 т.].ru
dc.sourceИнформационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2021). - Т. 3 : Искусственный интеллект и науки о данныхru
dc.titleТехнология построения информативного признака области натурного гиперспектрального изображения для задачи классификацииru
dc.typeTextru
dc.citation.spage033312ru
dc.citation.volume3ru
dc.textpartТакже линейный дискриминантный анализ можно интерпретировать как построение разделяющей прямой (плоскости), позволяющей разделить два или более классов. В ходе работы рассматривались области двух классов, количество рассмотренных областей было 10 по каждому классу, количество измерений по каждому экземпляру области 260, количество признаков - 260. Размерность итогового массива входных данных – 5200х...-
Располагается в коллекциях: Информационные технологии и нанотехнологии

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
139paper033312.pdf446.04 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать базовое описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



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