Репозиторий Самарского университета

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

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