ФУНКЦИИ КОНКУРЕНТНОГО СХОДСТВА В АЛГОРИТМАХ РАСПОЗНАВАНИЯ КОМБИНИРОВАННОГО ТИПА


Цитировать

Полный текст

Аннотация

Для решения комбинированных задач распознавания образов предлагаются методы, основанные на функции конкурентного сходства (FRiS-функции). С ее помощью можно оценивать сходство между объектами, строить решающие правила, оценивать компактность образов и информативность признаков. Приводятся примеры использования предлагаемых методов для решения задач распознавания и прогнозирования.

Об авторах

Николай Григорьевич Загоруйко

титут математики имени С. Л. Соболева Сибирского отделения Российской академии наук

доктор технических наук, профессор, заведующий лабораторией анализа данных Института математики имени С. Л. Соболева Сибирского отделения Российской академии наук. Окончил Ленинградский институт киноинженеров в 1953 г. Область научных интересов - анализ данных распознание образов. Т. 8913-987-10-02; титут математики имени С. Л. Соболева Сибирского отделения Российской академии наук

Ирина Артемовна Борисова

Институт математики имени С. Л. Соболева Сибирского отделения Российской академии наук

Email: biamia@mail.ru
кандидат технических наук, старший научный сотрудник Института математики имени С. Л. Соболева Сибирского отделения Российской академии наук; Институт математики имени С. Л. Соболева Сибирского отделения Российской академии наук

Владимир Владимирович Дюбанов

Институт математики имени С. Л. Соболева Сибирского отделения Российской академии наук

Email: Vladimir.dyubanov@mail.com
ведущий инженер; Институт математики имени С. Л. Соболева Сибирского отделения Российской академии наук

Ольга Андреевна Кутненко

Институа математики имени С. Л. Соболева Сибирского отделения наук Российской академии наук

Email: olga@math.nsc.ru
кандидат технических наук, старший научный сотрудник; Институа математики имени С. Л. Соболева Сибирского отделения наук Российской академии наук

N G Zagoruiko

I A Borisova

V V Dyubanov

O A Kutnenko

Список литературы

  1. Methods of Recognition Based on the Function of Rival Similarity / N. G. Zagoruiko [et al.] // Pattern Recognition and Image Analysis. 2008. Vol. 18. P. 1-6.
  2. Attribute selection through decision rules construction (algorithm FRiS-GRAD) / N. G. Zagoruiko [et al.] // Pattern Recognition and Image Analysis : New Information Technologies : Proc. of 9th Intern Conf. Nizhni Novgorod. 2008. Vol. 2. P. 335-338.
  3. Gene Selection for Cancer Classification using Support Vector Machines / I. Guyon [et al.] // Machine Learning. 2002. Vol. 46 (1-3). P. 389-395.
  4. Дюбанов В. В. Использование FRiS-функции в алгоритмах предсказания количественных переменных (Алгоритм FRiS-Pro) // Знания-Онтологии-Теории (ЗОНТ-09) : тр. Всерос. конф. Новосибирск, 2009. Т. 2. С. 258-260.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Загоруйко Н.Г., Борисова И.А., Дюбанов В.В., Кутненко О.А., Zagoruiko N.G., Borisova I.A., Dyubanov V.V., Kutnenko O.A., 2010

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах