Wyszukiwanie:
|
|
Sortowanie:
|
|
|
Bibliografia Publikacji Pracowników PK (50021) | Inne bazy bibliograficzne (15019) Architektura i Sztuka Krakowa (2298) | Historia i Ludzie PK – baza w przygotowaniu (0) | Konferencje Krynickie - Referaty (7776) LXVII Konferencja Naukowa, 2022 (41) | LXVI Konferencja Naukowa, 2020 (67) | LXV Konferencja Naukowa, 2019 (58) | LXIV Konferencja Naukowa, 2018 (139) | LXIII Konferencja Naukowa, 2017 (136) | LXII Konferencja Naukowa, 2016 (150) | LXI Konferencja Naukowa, 2015 (145) | LX Konferencja Naukowa, 2014 (190) | LIX Konferencja Naukowa, 2013 (110) | LVIII Konferencja Naukowa, 2012 (168) | LVII Konferencja Naukowa, 2011 (111) | LVI Konferencja Naukowa, 2010 (130) | LV Konferencja Naukowa, 2009 (108) | LIV Konferencja Naukowa, 2008 (161) | LIII Konferencja Naukowa, 2007 (161) | LII Konferencja Naukowa, 2006 (123) | LI Konferencja Naukowa, 2005 (113) | L Konferencja Naukowa, 2004 (165) | XLIX Konferencja Naukowa, 2003 (125) | XLVIII Konferencja Naukowa, 2002 (137) | XLVII Konferencja Naukowa, 2001 (154) | XLVI Konferencja Naukowa, 2000 (140) | XLV Konferencja Naukowa, 1999 (161) | XLIV Konferencja Naukowa, 1998 (140) | XLIII Konferencja Naukowa, 1997 (153) | XLII Konferencja Naukowa, 1996 (164) | XLI Konferencja Naukowa, 1995 (173) | XL Konferencja Naukowa, 1994 (151) | XXXIX Konferencja Naukowa, 1993 (148) | XXXVIII Konferencja Naukowa, 1992 (117) | XXXVII Konferencja Naukowa, 1991 (125) | XXXVI Konferencja Naukowa, 1990 (109) | XXXV Konferencja Naukowa, 1989 (150) | XXXIV Konferencja Naukowa, 1988 (177) | XXXIII Konferencja Naukowa, 1987 (195) | XXXII Konferencja Naukowa, 1986 (190) | XXXI Konferencja Naukowa, 1985 (180) | XXX Konferencja Naukowa, 1984 (143) | XXIX Konferencja Naukowa, 1983 (141) | XXVIII Konferencja Naukowa, 1982 (120) | XXVII Konferencja Naukowa, 1981 (160) | XXVI Konferencja Naukowa, 1980 (169) | XXV Konferencja Naukowa, 1979 (177) | XXIV Konferencja Naukowa, 1978 (143) | XXIII Konferencja Naukowa, 1977 (120) | XXII Konferencja Naukowa, 1976 (143) | XXI Konferencja Naukowa, 1975 (132) | XX Konferencja Naukowa, 1974 (151) | XIX Konferencja Naukowa, 1973 (131) | XVIII Konferencja Naukowa, 1972 (112) | XVII Konferencja Naukowa, 1971 (120) | XVI Konferencja Naukowa, 1970 (116) | XV Konferencja Naukowa, 1969 (75) | XIV Konferencja Naukowa, 1968 (114) | XIII Konferencja Naukowa, 1967 (100) | XII Konferencja Naukowa, 1966 (106) | XI Konferencja Naukowa, 1965 (81) |
| Niepublikowane prace naukowe pracowników PK (1994-2012) (4941) |
|
Typy zasobów
Jednostki PK
Tematyka bazy Historia i Ludzie PK
Opcje
| | Piotr Kowalski Bayesowska klasyfikacja wielowymiarowej informacji niedokładnej typu przedziałowego typ: niepublikowana praca | |
|
|
Wariant tytułu | | Bayes Classification of Multidimensional Interval Information | Rok ukończenia pracy | | 2008 | Jednostka wykonująca | | Politechnika Krakowska Katedra Automatyki |
Rodzaj pracy | | naukowa | Klasyfikacja PKT | | [410000] Informatyka | Słowa kluczowe autorskie | | Statystyczne estymatory jądrowe Techniki informacyjne Klasyfikacja Informacja typu przedziałowego Redukcja danych Metoda wrażliwościowa sztucznych sieci neuronowych Statistical kernel estimators Information technology Classification Interval information Data reduction Sensitivity analysis in neural networks | Abstrakt | | W pracy rozważane było zagadnienie bayesowskiej klasyfikacji wielowymiarowej informacji niedokładnej typu przedziałowego, zapewniające minimum potencjalnych strat wynikających z błędnych klasyfikacji. ... więcejW pracy rozważane było zagadnienie bayesowskiej klasyfikacji wielowymiarowej informacji niedokładnej typu przedziałowego, zapewniające minimum potencjalnych strat wynikających z błędnych klasyfikacji. Do powyższego zadania zastosowana została metodyka statystycznych estymatorów jądrowych, co pozwala wyeliminować konieczność dokonywania arbitralnych założeń dotyczących postaci wzorców. Dodatkowo dokonywana jest eliminacja tych elementów prób wzorcowych, które mają znikomy lub wręcz negatywny wpływ na poprawność klasyfikacji. Koncepcję realizującej ten cel procedury oparto na metodzie wrażliwościowej, wzorowanej na teorii sztucznych sieci neuronowych. W wyniku jej działania ilość poprawnych klasyfikacji i - przede wszystkim - szybkość obliczeń uległy istotnemu zwiększeniu. Również opracowywana została funkcja mająca na celu poprawę parametru wygładzania oraz zmianę intensywności jego modyfikacji do celów klasyfikacji. Powyższa procedura została sprawdzona także dla przypadku, gdy wzorce wyznaczane są w wyniku klasteryzacji. Opisane prace prowadzone są w ramach przygotowań rozprawy doktorskiej.
The concept of interval information classification is based on the Bayes approach, ensuring a minimum of potential losses arising from misclassifications, was investigated. For a such-formulated problem ... więcejThe concept of interval information classification is based on the Bayes approach, ensuring a minimum of potential losses arising from misclassifications, was investigated. For a such-formulated problem the methodology of statistical kernel estimators has been used, which freed the above procedure from arbitrary assumptions concerning the shapes of samples - their identification constitutes an integral part of the presented algorithm. A procedure has also been worked out for reducing samples by those elements having negligible or even negative influence on the correctness of classification. Its concept has been based on a sensitivity method, inspired by artificial neural networks theory, while the goal is to increase the number of proper classifications as well as, primarily, calculation speed. Additionally, function of smoothing parameter and it's intensity correction was worked out. The veracity of the presented method has also been tested for the case where the samples of particular classes were obtained as a result of clustering. All these algorithms was investigated as a prepare PhD thesis. |
|