Отрывок: Каждый класс опре- деляется многомерной плотностью вероятности в предположении независимости либо зависимости случайных величин. Выбор коэффициентов размыто- сти ядерных оценок плотностей вероятностей слу- чайных величин в классах осуществляется из условия минимума их среднеквадратических отклонений. Ис- пользуя исходные статистические данные, вычисля- ются оценки вероятностей ошибок распознавания си- туаций, принадлежащих введённым классам. По их минимальному зна...
Название : Непараметрический алгоритм распознавания образов в задаче проверки гипотезы о независимости случайных величин
Другие названия : Nonparametric pattern recognition algorithm for testing a hypothesis of the independence of random variables
Авторы/Редакторы : Зеньков, И.В.
Лапко, А.В.
Лапко, В.А.
Кирюшина, Е.В.
Вокин, В.Н.
Ключевые слова : проверка гипотезы о независимости случайных величин
многомерные случайные величины
распознавание образов
непараметрическая оценка плотности вероятности
коэффициенты размытости ядерных функций
критерий Колмогорова–Смирнова
спектральные данные дистанционного зондирования
Дата публикации : Сен-2021
Издательство : Самарский национальный исследовательский университет
Библиографическое описание : Зеньков, И.В. Непараметрический алгоритм распознавания образов в задаче проверки гипотезы о независимости случайных величин / И.В. Зеньков, А.В. Лапко, В.А. Лапко, Е.В. Кирюшина, В.Н. Вокин // Компьютерная оптика. – 2021. – Т. 45, № 5. – С. 767-772. – DOI: 10.18287/2412-6179-CO-871.
Серия/номер : 45;5
Аннотация : Предлагается новая методика проверки гипотезы о независимости многомерных случайных величин. Рассматриваемая методика основывается на использовании непараметрического алгоритма распознавания образов, соответствующего критерию максимального правдоподобия. В отличие от традиционной постановки задачи распознавания образов априори отсутствует обучающая выборка. Исходная информация представляется статистическими данными, которые составляют значения многомерной случайной величины. Законы распределения случайных величин в классах оцениваются по исходным статистическим данным для условий их зависимости и независимости. При выборе оптимальных коэффициентов размытости непараметрических оценок плотностей вероятностей ядерного типа в качестве критерия используется минимум их среднеквадратических отклонений. Вычисляются оценки вероятности ошибки распознавания образов в классах. По минимальному значению оценок вероятностей ошибок распознавания образов принимается решение о независимости либо зависимости случайных величин. Разработанная методика используется при анализе спектральных данных дистанционного зондирования.
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : 10.18287/2412-6179-CO-871
http://repo.ssau.ru/handle/Zhurnal-Komputernaya-optika/Neparametricheskii-algoritm-raspoznavaniya-obrazov-v-zadache-proverki-gipotezy-o-nezavisimosti-sluchainyh-velichin-91898
Другие идентификаторы : Dspace\SGAU\20211010\91898
ГРНТИ: 28.23.15
Располагается в коллекциях: Журнал "Компьютерная оптика"

Файлы этого ресурса:
Файл Описание Размер Формат  
16_Зеньков-Лапко-Лапко-Кирюшина-Вокин_KI-JuN-Lit-MI-MA-JuN2-!-Gr.pdfОсновная статья758.53 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



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