Analysis of nonparametric pattern recognition algorithms under incomplete data

Тип публикации: статья из журнала

Год издания: 2008

Идентификатор DOI: 10.3103/S8756699008030072

Аннотация: The nonparametric pattern recognition algorithms are investigated under incomplete data in the training sample. Requirements on the incomplete data filling methods are formulated by analyzing conditions of their asymptotic convergence.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: Optoelectronics, Instrumentation and Data Processing

Выпуск журнала: Т.44, 3

Номера страниц: 238-244

ISSN журнала: 87566990

Место издания: Новосибирск

Издатель: Allerton Press, Inc.

Авторы

  • Lapko A.V. (Institute of Computational Modelling, Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences)
  • Lapko V.A. (Institute of Computational Modelling, Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences)

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.