Отрывок: рисунок 13) получается следующее разбиение на кластеры: - I кластер: (X1, X15, X16), - II кластер: X5, - III кластер: X8. Далее формируются сложные признаки, исходя из написанного в параграфе 1.1.4. Но, прежде чем сформировывать их, следует определить параметр β равный I0(Y), т.е. 7.97, который будет отсеивать признаки, чья информативность будет ниже 7.97. Получаются следующие сложные признаки: 1) U1 = X1 ⊗ X5, 2) U2 = X1 ⊗ X8, 3) U3 = X15 ⊗ X5, 4) U4 = X15 ⊗ ...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorФедосеев М. Ю.ru
dc.contributor.authorСевостьянова В. В.ru
dc.contributor.authorМинистерство образования и науки Россииru
dc.contributor.authorСамарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)ru
dc.contributor.authorЕстественнонаучный институтru
dc.coverage.spatialалгоритмы кластеризацииru
dc.coverage.spatialинформационная безопасностьru
dc.coverage.spatialинформация по Хартлиru
dc.coverage.spatialкластеризация данныхru
dc.coverage.spatialраспознавание изображенийru
dc.coverage.spatialсистемы распознавания образов (СРО)ru
dc.creatorФедосеев М. Ю.ru
dc.date.accessioned2022-04-04 16:28:27-
dc.date.available2022-04-04 16:28:27-
dc.date.issued2022ru
dc.identifierRU\НТБ СГАУ\ВКР20220304111821ru
dc.identifier.citationФедосеев, М. Ю. Информация по Хартли и системы распознавания образов : вып. квалификац. работа по спец. 10.05.01 "Компьютерная безопасность" (уровень специалитета). - Текст : электронный / М. Ю. Федосеев ; рук. работы В. В. Севостьянова ; Минобрнауки России, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Естественнонауч. ин-т, Мех.-мат. фак-т, Каф. алгебры и геометрии. - Самара, 2022. - 1 файл (1,71 Мб)ru
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/handle/Vypusknye-kvalifikacionnye-raboty/Informaciya-po-Hartli-i-sistemy-raspoznavaniya-obrazov-96542-
dc.description.abstractПредставлен алгоритм кластеризации данных, основанный на понятииноль-информации слова.Разработана программная реализация алгоритма кластеризации напримере распознавания изображений на языке Java.Произведен анализ работы программы на различном наборе данных иприменения программы в сфере информационной безопасности.ru
dc.titleИнформация по Хартли и системы распознавания образовru
dc.typeTextru
dc.subject.rugasnti50.01ru
dc.subject.udc004.056ru
dc.textpartрисунок 13) получается следующее разбиение на кластеры: - I кластер: (X1, X15, X16), - II кластер: X5, - III кластер: X8. Далее формируются сложные признаки, исходя из написанного в параграфе 1.1.4. Но, прежде чем сформировывать их, следует определить параметр β равный I0(Y), т.е. 7.97, который будет отсеивать признаки, чья информативность будет ниже 7.97. Получаются следующие сложные признаки: 1) U1 = X1 ⊗ X5, 2) U2 = X1 ⊗ X8, 3) U3 = X15 ⊗ X5, 4) U4 = X15 ⊗ ...-
Располагается в коллекциях: Выпускные квалификационные работы

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
Федосеев_Михаил_Юрьевич_Информация_Хартли.pdf1.75 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть  
Показать базовое описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



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