Отрывок: 2.1 Описание алгоритма В качестве способа повышение качества пространства эффективных признаков был выбран метод базирующийся на максимизации критериев разделимости дискриминантного анализа, которые определим формулами: 11 (( ) ),J tr T B  (2.1) 2 ln{| | / | |},J T W (2.2) где B и W - матрицы межгруппового и внутригруппового рассеяния. И нам известно, что матрица T рассеяния вычисляется, как T B W  . Запишем форм...
Название : Формирование пространства эффективных признаков для анализа сосудов на изображениях глазного дна
Авторы/Редакторы : Бакулин Г. В.
Куприянов А. В.
Кузнецов А. В.
Министерство образования и науки Российской Федерации
Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)
Институт информатики
математики и электроники
Дата публикации : 2017
Библиографическое описание : Бакулин, Г. В. Формирование пространства эффективных признаков для анализа сосудов на изображениях глазного дна : вып. квалификац. работа по спец. "Прикладная математика и информатика" / Г. В. Бакулин ; рук. работы А. В. Куприянов; рец. А. В. Кузнецов ; М-во образования и науки Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т информатики, математики и эл. - Самара, 2017. - on-line
Аннотация : Цель работы – разработать алгоритм формирования пространства эффективных признаков и применить к набору признаков изображений глазного дна.Разработана программная реализация алгоритма для достижения поставленной цели.Проведен эксперимент на наборе признаков изображений глазного дна. Разработка программного обеспечения происходила на языке Python 3.6 в среде разработки PyCharm.
Другие идентификаторы : RU\НТБ СГАУ\ВКР20170913154920
Ключевые слова: дискриминантный анализ
эффективные признаки
отбор признаков
анализ данных
анализ сосудов
изображения глазного дна
Располагается в коллекциях: Выпускные квалификационные работы




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