Жернаков, С. В. (д-р техн. наук, проф.). Нейросетевые технологии для диагностики технического состояния авиационных двигателей [Текст] / С. В. Жернаков // Информационные технологии. - 2007. - N 8. - С. . 22-29. - Библиогр.: с. 29 (25 назв. )
Рубрики: Вычислительная техника--Компьютерные сети Кл.слова (ненормированные): компьютерные сети -- нейросети -- нейронные сети -- нейросетевые технологии -- диагностика авиационных двигателей -- бинарная классификация -- надежность авиационных двигателей Аннотация: Рассматривается применение технологии нейронных сетей для решения задач контроля и диагностики авиационных двигателей. Имеются экземпляры в отделах: всего 1 : ч.з. (1) Свободны: ч.з. (1) |
Дубнов, Ю. А. Энтропийное оценивание в задачах классификации [Текст] / Ю. А. Дубнов // Автоматика и телемеханика. - 2019. - № 3. - С. 138-151. - Библиогр.: с. 150-151 (18 назв.) . - ISSN 0005-2310
Рубрики: Математика Дифференциальные и интегральные уравнения Вычислительная техника Прикладные информационные (компьютерные) технологии в целом Кл.слова (ненормированные): бинарная классификация -- двоичная классификация -- классификаторы -- классификация -- машинное обучение -- метод максимума энтропии -- прикладная математика -- энтропийное оценивание классификации -- энтропийные модели -- энтропия Аннотация: Рассматривается задача бинарной классификации, предлагается алгоритм ее решения, базирующийся на методе энтропийного оценивания параметров решающего правила. Имеются экземпляры в отделах: всего 1 : ч.з. (1) Свободны: ч.з. (1) |
Дубнов, Ю. А. Об энтропийных критериях отбора признаков в задачах анализа данных [Текст] = On Entropic Criteria For Feature Selection In Data Analysis Problems / Дубнов Ю. А. // Информационные технологии и вычислительные системы = Journal of Information Technologies and Computing Systems. - 2018. - № 2. - С. 60-69 : ил., 2 табл. - Библиогр.: с. 67-69 (30 назв. ) . - ISSN 2071-8632
Рубрики: Вычислительная техника Прикладные информационные (компьютерные) технологии в целом Распознавание и преобразование образов Математика Математический анализ Кл.слова (ненормированные): PCA -- Principal Component Analysis -- conditional entropy -- dimentionality reduction -- mutual information -- Кульбака - Ляйблера расстояние -- Шеннона энтропия -- Шенноновская энтропия -- бинарная классификация -- взаимная информация -- задачи анализа данных -- задачи понижение размерности -- машинное обучение -- метод главных компонент -- методы извлечения информации -- обзоры -- описание объектов -- прикладные задачи -- расстояние Кульбака - Ляйблера -- условная энтропия -- энтропия Шеннона Аннотация: Рассматривается задача понижения размерности пространства признаков для описания объектов в задачах анализа данных на примере бинарной классификации. Приводится обзор существующих подходов к решению данной задачи и предлагается несколько модификаций, в которых понижение размерности рассматривается, как задача извлечения наиболее релевантной информации из признакового описания объектов, и решается в терминах Шенноновской энтропии. Для выявления наиболее значимых признаков используются такие информационные критерии, как условная энтропия (conditional entropy), взаимная информация (mutual information) и расстояние Кульбака - Ляйблера (Kullback - Leibler divergence). Имеются экземпляры в отделах: всего 1 : ч.з. (1) Свободны: ч.з. (1) |