Компьютерная оптика
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Правила для авторов

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Компьютерная оптика:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Компьютерная оптика, 2019, том 43, выпуск 4, страницы 677–691
DOI: https://doi.org/10.18287/2412-6179-2019-43-4-677-691
(Mi co692)
 

Эта публикация цитируется в 5 научных статьях (всего в 5 статьях)

ЧИСЛЕННЫЕ МЕТОДЫ И АНАЛИЗ ДАННЫХ

Смешанные ядерные оценки многомерных распределений и их применение в задачах машинного обучения для классификации биологических объектов на основе спектральных измерений

А. А. Сирота, А. О. Донских, А. В. Акимов, Д. А. Минаков

Воронежский государственный университет, Воронеж, Россия
Список литературы:
Аннотация: Рассматривается задача непараметрического восстановления многомерных плотностей распределения вероятностей в системах машинного обучения для классификации и аугментации данных. Предлагается метод получения смешанной ядерной непараметрической оценки плотности распределения как свертки ядерной оценки неизвестной плотности распределения вектора информативных признаков и известной или независимо оцениваемой плотности распределения вектора помеховой составляющей, сопровождающей процесс измерений. Анализируются свойства получаемых таким образом смешанных оценок. Приводятся результаты их сравнения с традиционной ядерной оценкой Парзена, применяемой непосредственно к общей выборке обучающих данных. Теоретически и экспериментально показывается, что использование смешанной оценки эквивалентно реализации процедуры аугментации – искусственного размножения обучающих данных в соответствии с известной или оцененной статистической моделью помеховой составляющей. Рассматриваются возможности применения смешанных оценок для обучения алгоритмов классификации биологических объектов (элементов зерновых смесей) на основе обработки измерений спектров пропускания в видимом и ближнем ИК-диапазонах длин волн.
Ключевые слова: машинное обучение, классификация образов, аугментация данных, ядерная оценка плотности распределения, спектральные измерения.
Финансовая поддержка Номер гранта
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации 8.3844.2017/4.6
Результаты работы получены в рамках выполнения государственного задания Минобрнауки России по проекту № 8.3844.2017/4.6 «Разработка средств экспресс-анализа и классификации элементов неоднородного потока зерновых смесей с патологиями на основе интеграции методов спектрального анализа и машинного обучения».
Поступила в редакцию: 15.03.2019
Принята в печать: 10.04.2019
Тип публикации: Статья
Образец цитирования: А. А. Сирота, А. О. Донских, А. В. Акимов, Д. А. Минаков, “Смешанные ядерные оценки многомерных распределений и их применение в задачах машинного обучения для классификации биологических объектов на основе спектральных измерений”, Компьютерная оптика, 43:4 (2019), 677–691
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{SirDonAki19}
\by А.~А.~Сирота, А.~О.~Донских, А.~В.~Акимов, Д.~А.~Минаков
\paper Смешанные ядерные оценки многомерных распределений и их применение в задачах машинного обучения для классификации биологических объектов на основе спектральных измерений
\jour Компьютерная оптика
\yr 2019
\vol 43
\issue 4
\pages 677--691
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/co692}
\crossref{https://doi.org/10.18287/2412-6179-2019-43-4-677-691}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/co692
  • https://www.mathnet.ru/rus/co/v43/i4/p677
  • Эта публикация цитируется в следующих 5 статьяx:
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Компьютерная оптика
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024