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...
Название : Технология построения информативного признака области натурного гиперспектрального изображения для задачи классификации
Авторы/Редакторы : Хотилин М. И.
Дата публикации : 2021
Библиографическое описание : Хотилин, 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.
Другие идентификаторы : RU\НТБ СГАУ\466528
Ключевые слова: MaZda
дискриминантный анализ
задачи классификации
гиперспектральные изображения
отбор признаков
программное обеспечение
Располагается в коллекциях: Информационные технологии и нанотехнологии

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



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