МОДЕЛЮВАННЯ ПРОЦЕСУ КЛАСИФІКАЦІЇ З ОБРОБЛЕННЯМ ДАНИХ ЗА МЕТОДОМ РІЗНИЦЕВИХ ЗРІЗІВ
Ключові слова:
імітаційне моделювання, метод різницевих зрізів, часові залежності, дискримінантні функціїАнотація
Досліджено часові залежності процесу класифікації з використанням дискримінантних функцій. Розглянуто особливості оброблення масиву елементів дискримінантних функцій за методом різницевих зрізів. Проаналізовано результати імітаційного моделювання з урахуванням розмірності масиву елементів дискримінантних функцій, а також закону їх розподілу.Посилання
1. Галушкин А. И. Нейрокомпьютеры. Кн. 3: учеб. пос. для вузов / под общ. ред. А. И. Галушкина. — М. : ИПРМР, 2000. — 528 с. — ISBN 5-93108-007-4.
2. Хайкин С. Нейронные сети : полный курс/ С. Хайкин ; пер. с англ. — 2-е изд. — М. : ООО «И.Д. Вильямс», 2006. — 1104 с. — ISBN 5-8459-0890-6.
3. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации / С. Осовский ; пер. с польск. И. Д. Рудинского. — М. : Финансы и статистика, 2004. — 344 с. — ISBN 5-279-02567-4.
4. Куссуль Е. М. Нейросетевые классификаторы для распознавания рукописных символов / Е. М. Куссуль, Л. М. Ка-саткина, В. В. Лукович // Управляющие системы и машины. — 1999. — № 4. — С. 77—86.
5. Лукович В. В. Проста згорткова нейронна мережа для розпізнавання рукописних цифр / В. В. Лукович // Оброб-лення сигналів і зображень та розпізнавання образів : праці X Всеукр. міжнар. конф., 25—29 жовтня 2010 р. — К., 2010. — С. 137—140.
6. Горелик А. А. Методы распознавания: учеб. пос. для вузов / А. А. Горелик, В. А. Скрипкин. — 3-е изд. — М. : Высш. шк., 1989 — 232 с. — ISBN 5-06-000459-7.
7. Сердобольский В. И. Дискриминантный анализ наблюдений большой размерности / В. И. Сердобольский. — Лю-берцы : ВИНИТИ, 1979. — 76 с.
8. Андерсон Т. Введение в многомерный статистический анализ / Т. Андерсон. — М. : Физмат, 1963. — 500 с.
9. Бернюков А. К. Распознавание биоэлектрических сигналов / А. К. Бернюков, Л. Т. Сушкова // Зарубежная радио-электроника. — 1996. — № 12. — С. 47—51.
10. Мартынюк Т. Б. Классификатор биоэлектрических сигналов / Т. Б. Мартынюк, А. Г. Буда, В. В. Хомюк,
А. В. Кожемяко, Л. М. Куперштейн // Искусственный интеллект. — 2010. — № 3. — С. 88—95. — ISSN 1561 – 5359.
11. Круглов В. В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика / В. В. Круглов, В. В. Борисов. — 2-е изд. — М. : Горячая линия — Телеком, 2002. — 382 с. — ISBN 5-93517-031-0.
12. Комарцова Л. Г. Нейрокомпьютеры: учеб. пос. для вузов / Л. Г. Комарцова, А. В. Максимов — М. : изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2002. — 320 с. — ISBN 5-7038-1908-3.
13. Мартинюк Т. Б. Рекурсивні алгоритми багатооперандної обробки інформації : моногр. / Т. Б. Мартинюк. — Вінниця : УНІВЕРСУМ–Вінниця, 2000. — 216 с. — ISBN 966-7199-98-3.
14. Мартинюк Т. Б. Методи та засоби паралельних перетворень векторних масивів даних : моногр. / Т. Б. Мартинюк, В. В. Хом’юк. — Вінниця : УНІВЕРСУМ–Вінниця, 2005. — 203 с. — ISBN 966-641-114-8.
15. Корпорация StatSoft. Электронный учебник по математической статистике. [Электронный ресурс]. — Режим дос-тупа : http://www.statsoft.ru/home/textbook/modules/stdiscan.html#classification.
16. Томашевський В. М. Моделювання систем / В. М. Томашевський. — К. : видавнича гр. ВНV, 2005. — 352 c. — ISBN 966-552-120-9.
17. Кобзарь А. И. Прикладная математическая статистика. Для инженеров и научных работников / А. И. Кобзарь. — М. : ФИЗМАТЛИТ, 2006. — 816 с. — ISBN 5-9221-0707-0.
18. Сурмин Ю. П. Теория систем и системный анализ / Ю. П. Сурмин. — К. : МАУП, 2003. — 368. — ISBN 966-608-290-Х.
19. Руководство пользователя Mathcad 6.0 и Mathcad PLUS 6.0. [Электронный ресурс]. — Режим доступа : http://www.exponenta.ru/soft/mathcad/usersguide/0.asp
20. Язык программирования С# 2010 и платформа .NET 4.0; пер. с англ. — 5-е изд. — М. : ООО «И. Д. Вильямс», 2011. — 1392 с. — ISBN 978-5-8459-1682-2.
2. Хайкин С. Нейронные сети : полный курс/ С. Хайкин ; пер. с англ. — 2-е изд. — М. : ООО «И.Д. Вильямс», 2006. — 1104 с. — ISBN 5-8459-0890-6.
3. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации / С. Осовский ; пер. с польск. И. Д. Рудинского. — М. : Финансы и статистика, 2004. — 344 с. — ISBN 5-279-02567-4.
4. Куссуль Е. М. Нейросетевые классификаторы для распознавания рукописных символов / Е. М. Куссуль, Л. М. Ка-саткина, В. В. Лукович // Управляющие системы и машины. — 1999. — № 4. — С. 77—86.
5. Лукович В. В. Проста згорткова нейронна мережа для розпізнавання рукописних цифр / В. В. Лукович // Оброб-лення сигналів і зображень та розпізнавання образів : праці X Всеукр. міжнар. конф., 25—29 жовтня 2010 р. — К., 2010. — С. 137—140.
6. Горелик А. А. Методы распознавания: учеб. пос. для вузов / А. А. Горелик, В. А. Скрипкин. — 3-е изд. — М. : Высш. шк., 1989 — 232 с. — ISBN 5-06-000459-7.
7. Сердобольский В. И. Дискриминантный анализ наблюдений большой размерности / В. И. Сердобольский. — Лю-берцы : ВИНИТИ, 1979. — 76 с.
8. Андерсон Т. Введение в многомерный статистический анализ / Т. Андерсон. — М. : Физмат, 1963. — 500 с.
9. Бернюков А. К. Распознавание биоэлектрических сигналов / А. К. Бернюков, Л. Т. Сушкова // Зарубежная радио-электроника. — 1996. — № 12. — С. 47—51.
10. Мартынюк Т. Б. Классификатор биоэлектрических сигналов / Т. Б. Мартынюк, А. Г. Буда, В. В. Хомюк,
А. В. Кожемяко, Л. М. Куперштейн // Искусственный интеллект. — 2010. — № 3. — С. 88—95. — ISSN 1561 – 5359.
11. Круглов В. В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика / В. В. Круглов, В. В. Борисов. — 2-е изд. — М. : Горячая линия — Телеком, 2002. — 382 с. — ISBN 5-93517-031-0.
12. Комарцова Л. Г. Нейрокомпьютеры: учеб. пос. для вузов / Л. Г. Комарцова, А. В. Максимов — М. : изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2002. — 320 с. — ISBN 5-7038-1908-3.
13. Мартинюк Т. Б. Рекурсивні алгоритми багатооперандної обробки інформації : моногр. / Т. Б. Мартинюк. — Вінниця : УНІВЕРСУМ–Вінниця, 2000. — 216 с. — ISBN 966-7199-98-3.
14. Мартинюк Т. Б. Методи та засоби паралельних перетворень векторних масивів даних : моногр. / Т. Б. Мартинюк, В. В. Хом’юк. — Вінниця : УНІВЕРСУМ–Вінниця, 2005. — 203 с. — ISBN 966-641-114-8.
15. Корпорация StatSoft. Электронный учебник по математической статистике. [Электронный ресурс]. — Режим дос-тупа : http://www.statsoft.ru/home/textbook/modules/stdiscan.html#classification.
16. Томашевський В. М. Моделювання систем / В. М. Томашевський. — К. : видавнича гр. ВНV, 2005. — 352 c. — ISBN 966-552-120-9.
17. Кобзарь А. И. Прикладная математическая статистика. Для инженеров и научных работников / А. И. Кобзарь. — М. : ФИЗМАТЛИТ, 2006. — 816 с. — ISBN 5-9221-0707-0.
18. Сурмин Ю. П. Теория систем и системный анализ / Ю. П. Сурмин. — К. : МАУП, 2003. — 368. — ISBN 966-608-290-Х.
19. Руководство пользователя Mathcad 6.0 и Mathcad PLUS 6.0. [Электронный ресурс]. — Режим доступа : http://www.exponenta.ru/soft/mathcad/usersguide/0.asp
20. Язык программирования С# 2010 и платформа .NET 4.0; пер. с англ. — 5-е изд. — М. : ООО «И. Д. Вильямс», 2011. — 1392 с. — ISBN 978-5-8459-1682-2.
##submission.downloads##
-
PDF
Завантажень: 45
Переглядів анотації: 111
Опубліковано
2010-11-12
Як цитувати
[1]
Т. В. Мартинюк, М. В. Дзісь, і А. В. Медвідь, «МОДЕЛЮВАННЯ ПРОЦЕСУ КЛАСИФІКАЦІЇ З ОБРОБЛЕННЯМ ДАНИХ ЗА МЕТОДОМ РІЗНИЦЕВИХ ЗРІЗІВ», Вісник ВПІ, вип. 4, с. 144–150, Листоп. 2010.
Номер
Розділ
Інформаційні технології та комп'ютерна техніка
Ліцензія
Автори, які публікуються у цьому журналі, згодні з такими умовами:
- Автори зберігають авторське право і надають журналу право першої публікації.
- Автори можуть укладати окремі, додаткові договірні угоди з неексклюзивного поширення опублікованої журналом версії статті (наприклад, розмістити її в інститутському репозиторії або опублікувати її в книзі), з визнанням її первісної публікації в цьому журналі.
- Авторам дозволяється і рекомендується розміщувати їхню роботу в Інтернеті (наприклад, в інституційних сховищах або на їхньому сайті) до і під час процесу подачі, оскільки це сприяє продуктивним обмінам, а також швидшому і ширшому цитуванню опублікованих робіт (див. вплив відкритого доступу).
