|
Эта публикация цитируется в 9 научных статьях (всего в 9 статьях)
ЧИСЛЕННЫЕ МЕТОДЫ И АНАЛИЗ ДАННЫХ
Выявление аномалий в пространстве экологических признаков для повышения точности обнаружения живых объектов в здании
И. М. Куликовских Самарский национальный исследовательский университет имени академика С.П. Королёва, Самара, Россия
Аннотация:
В данной работе рассматривается задача повышения точности обнаружения живых объектов в здании, описываемых пространством экологических факторов. Для решения поставленной задачи реализована модель логистической регрессии при условии неустойчивости оценок параметров для почти линейно разделимых классов. Создан алгоритм выявления аномалий, разрешающий компромисс между наличием выбросов и точностью распознавания. Эффективность предложенного алгоритма и целостность теоретических обоснований получили подтверждение при проведении вычислительных экспериментов.
Ключевые слова:
выявление аномалий, логистическая регрессия, машинное обучение, преобразование Кокса–Бокса, система обнаружения, экологический фактор.
Поступила в редакцию: 05.12.2016 Принята в печать: 07.01.2017
Образец цитирования:
И. М. Куликовских, “Выявление аномалий в пространстве экологических признаков для повышения точности обнаружения живых объектов в здании”, Компьютерная оптика, 41:1 (2017), 126–133
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/co366 https://www.mathnet.ru/rus/co/v41/i1/p126
|
Статистика просмотров: |
Страница аннотации: | 506 | PDF полного текста: | 64 | Список литературы: | 42 |
|