Архив электронных ресурсов
[Зарегистрироваться]
 

eKhNUIR >
Факультет радіофізики, біомедичної електроніки та комп’ютерних систем >
Наукові роботи. Радіофізичний факультет >

Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://dspace.univer.kharkov.ua/handle/123456789/7156

Название: Новые статистические методы распознавания и классификации для автоматического дешифрирования дистанционных наблюдений
Другие названия: Нові статистичні методи розпізнавання і класифікації для автоматичного дешифрування дистанційних спостережень
New statistical methods of recognition and classification for automatic interpretation of remote observations
Авторы: Колтунов, И.А.
Думин, А.Н.
Катрич, В.А.
Наумов, Р.Р.
Ключевые слова: методы распознавания и классификации (РИК)
смесевые модели вероятностных распределений (СМРВ)
обучающая выборка (ОВ)
Дата публикации: 2011
Издатель: Харьковский Национальный Университет им. В.Н.Каразина
Библиографическое описание: Вестник
Серия/Номер: Радиофизика и Электроника;966
Реферат: В статье изложены математические модели, вычислительные алгоритмы, а также перспективы развития и применения трёх новых методов распознавания и классификации (РИК): построение отличительных характеристик объектов; классификация на основе вероятностной обучающей выборки с оптимизацией метода РИК; учёт динамики признаков распознаваемых объектов. Распознавание и классификация – это область современной науки, имеющая необозримый перечень применений во всех сферах человеческой деятельности. Из всего перечня применений в предлагаемой работе выделено только одно, но самое актуальное – дистанционные исследования радиоизлучения земной поверхности с целью изучения и сохранения природных ресурсов Земли.
URI: http://dspace.univer.kharkov.ua/handle/123456789/7156
Располагается в коллекциях:Наукові роботи. Радіофізичний факультет

Файлы этого ресурса:

Файл Описание РазмерФормат
7-Koltunov.pdf904,37 kBAdobe PDFЭскиз
Просмотреть/Открыть
Просмотр статистики

Все ресурсы в архиве защищены авторским правом, все права сохранены.

 

Valid XHTML 1.0! Яндекс цитирования DSpace Software Copyright   ©   2002-2008   MIT   and   Hewlett-Packard - Обратная связь