Nonparametric Algorithms and Classification Systems

Тип публикации: статья из журнала

Год издания: 2000

Аннотация: The techniques of synthesis and analysis of nonparametric algorithms and classification systems based on Rosenblatt-Parzen estimates of probability density and sequential decision-making procedures are studied. Special attention is paid to the classification problems in the context of large and small samples, to pattern recognition in the circumstances of ambiguous teacher instructions, and to the minimization of description. The results are used for statistical modeling of developing systems and the construction of an algorithm searching for a global extremum.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: Pattern Recognition and Image Analysis (Advances in Mathematical Theory and Applications)

Выпуск журнала: Т.10, 1

Номера страниц: 31-42

ISSN журнала: 10546618

Место издания: Москва

Издатель: Pleiades Publishing, Ltd. (Плеадес Паблишинг, Лтд)

Авторы

  • Lapko Aleksandr V. (Institute Computational Modeling Siberian Division Russian Academy of Sciences)
  • Lapko Vasilii A. (Institute Computational Modeling Siberian Division Russian Academy of Sciences)
  • Chentsov Sergei V. (Institute Computational Modeling Siberian Division Russian Academy of Sciences Krasnoyarsk State Technical University)

Вхождение в базы данных

Информация о публикациях загружается с сайта службы поддержки публикационной активности СФУ. Сообщите, если заметили неточности.

Вы можете отметить интересные фрагменты текста, которые будут доступны по уникальной ссылке в адресной строке браузера.