Отрывок: Таблица 4 – Группы наиболее информативных признаков и оценка вероятности ошибочной классификации  для набора 2D 1A 2A 3A k  k  k  3 0,86 3 0,92 3 0,89 4 0,87 4 0,88 4 0,86 … … … … … … 88 0,41 88 0,43 88 0,36 89 0,4 89 0,44 89 0,28 … … … … … … 120 0,38 120 0,24 120 0,45 … … … … … … 124 0,26 124 0,36 124 0,41 … … … … … … 199 0,54 199 0,55 199 0,54 200 0,55 200...
Название : Разработка алгоритмов отбора признаков в задаче распознавания аэрофотоснимков
Авторы/Редакторы : Гончарова Е. Ф.
Гайдель А. В.
Никоноров А. В.
Суханов С. В.
Министерство образования и науки Российской Федерации
Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)
Институт информатики
математики и электроники
Факультет информатики
Кафедра технической кибернетики
Дата публикации : 2018
Библиографическое описание : Гончарова, Е. Ф. Разработка алгоритмов отбора признаков в задаче распознавания аэрофотоснимков : вып. квалификац. работа по специальности (уровень магистратуры) "Прикладная математика и информатика" / Е. Ф. Гончарова ; рук. работы А. В. Гайдель; рец. А. В. Никоноров; нормоконтролер С. В. Суханов ; М-во образования и науки Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин. - Самаpа, 2018. - on-line
Аннотация : Объектом исследования являются алгоритмы отбора признаков с критериями информативности, построенными на основании дискриминантного и регрессионного анализа.Цель работы – с помощью предложенных алгоритмов выявить группы наиболее информативных признаков, влияющих на разделимость изображений на несколько классов.Разработана программная реализация предложенных алгоритмов отбора признаков. Выявлены группы наиболее информативных признаков, влияющие на разделимость аэрофотоснимков, полученных из базы данных UC Merced Land Use. Проведено экспериментальное сравнение предложенных алгоритмов отбора признаков. Для увеличения количества изображений, доступных для исследования, проведено моделирование изображений с помощью марковских случайных полей и сверточной нейронной сети.
Другие идентификаторы : RU\НТБ СГАУ\ВКР20180911143953
Ключевые слова: отбор признаков
нейронные сети
многоклассовая классификация
модели регрессионного характера
дискриминальный анализ
марковское случайное поле
Располагается в коллекциях: Выпускные квалификационные работы

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
Гончарова_Елизавета_Федоровна_Разработка_алгоритмов_отбора_признаков.pdf2.68 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть  
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



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