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.pdf | Основная статья | 758.53 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать полное описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.