Кремлева, Э.Ш. (2019) Метод классификации нетипизированных объектов на основе каскадного нейросетевого фильтра и конечного детерминированного автомата. Вестник ТвГУ. Серия: Прикладная математика (1). С. 83-100. ISSN 1995-0136
PDF
- Опубликованная версия
448kB |
Абстракт
В статье описан метод поэтапного определения класса многомерного объекта в случае, когда множество классов заранее не известно. Раз- работанный метод поэтапно решает сначала задачу выделения клас- сов из изначально нетипизированного разнородного множества объек- тов, а затем производит классификацию произвольного нового объекта по выделенным классам. Выделение классов осуществляется на основе авторского алгоритма каскадной нейросетевой фильтрации, а класси- фикация объектов – при помощи авторской модели на базе конечного автомата
Абстракт (англ.)
The article describes a method for the phased nding of the multidimensional object class in the case when the set of classes is not known in advance. The developed method rst solves the problem of selecting classes from an untyped heterogeneous set of objects, and then classies an arbitrary new object into the determined classes. Classes are found on the basis of the author's algorithm of cascade neural ltering, and the objects classi- cation is performed using the author's model based on a nite automaton
Тип объекта: | Статья |
---|---|
Сведения об авторах: | Кремлева Эльмира Шамильевна старший преподаватель кафедры прикладной математики и информатики Казанского национального исследовательского технического университета им А.Н. Туполева – КАИ |
Ключевые слова: | классификация, кластеризация, типы объектов, нейронная сеть, конечный автомат |
Ключевые слова (англ.): | classication, clustering, object types, neural network, nitestate automaton |
Категории: | 5 Математика. Естественные науки > 51 Математика > 519.2 Теория вероятностей и математическая статистика |
Подразделения: | Университеты > Казанский национальный исследовательский технологический университет |
ID Code: | 9582 |
Deposited On: | 15 Июн 2020 08:06 |
Последнее изменение: | 15 Июн 2020 08:06 |
Repository Staff Only: item control page