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, 2021, том 45, выпуск 5, страницы 767–772
DOI: https://doi.org/10.18287/2412-6179-CO-871 (Mi co965) 		 
Эта публикация цитируется в 5 научных статьях (всего в 5 статьях)

ЧИСЛЕННЫЕ МЕТОДЫ И АНАЛИЗ ДАННЫХ

Непараметрический алгоритм распознавания образов в задаче проверки гипотезы о независимости случайных величин

И. В. Зеньковab, А. В. Лапкоc, В. А. Лапкоc, Е. В. Кирюшинаa, В. Н. Вокинa

a Сибирский федеральный университет, г. Красноярск
b Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М. Ф. Решетнева
c Институт вычислительного моделирования СО РАН, г. Красноярск
PDF полного текста (758 kB) Список цитирования (5)
Список литературы:
PDF
HTML
DOI: https://doi.org/10.18287/2412-6179-CO-871
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.
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
Финансовая поддержка Номер гранта
Российский фонд фундаментальных исследований 20-41-240001
Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ, Правительства Красноярского края и Красноярского краевого фонда науки в рамках научного проекта № 20-41-240001.
Поступила в редакцию: 29.01.2021
Принята в печать: 26.05.2021
Тип публикации: Статья
Образец цитирования: И. В. Зеньков, А. В. Лапко, В. А. Лапко, Е. В. Кирюшина, В. Н. Вокин, “Непараметрический алгоритм распознавания образов в задаче проверки гипотезы о независимости случайных величин”, Компьютерная оптика, 45:5 (2021), 767–772
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{ZenLapVas21}
\by И.~В.~Зеньков, А.~В.~Лапко, В.~А.~Лапко, Е.~В.~Кирюшина, В.~Н.~Вокин
\paper Непараметрический алгоритм распознавания образов в задаче проверки гипотезы о независимости случайных величин
\jour Компьютерная оптика
\yr 2021
\vol 45
\issue 5
\pages 767--772
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/co965}
\crossref{https://doi.org/10.18287/2412-6179-CO-871}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/co965
  • https://www.mathnet.ru/rus/co/v45/i5/p767
    • 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
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:7
    PDF полного текста:2
    Список литературы:1
     
      Обратная связь:
    		  Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024