СибНСХБ

Вид поиска

Область поиска

Найдено в других БД

Формат представления найденных документов:
библиографическое описание	краткий	полный

Отсортировать найденные документы по:
автору	заглавию	году издания	типу документа

Поисковый запрос: (<.>S=МЕТОД БЛИЖАЙШЕГО СОСЕДА<.>)

Общее количество найденных документов : 5
Показаны документы с 1 по 5

Вид документа : Статья из журнала

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 05.10-04А3.751

Автор(ы) : Holmes Christopher C., Adams Niall M.
Заглавие : Likelihood inference in nearest-neighbour classification models
Источник статьи : Biometrika. - 2003. - Vol. 90, N 1. - С. 99-112
Аннотация: Традиционно выбор k (кол-ва соседей в алгоритме k ближайших соседей - алгоритма непараметрической классификации) либо фиксирован, либо основан на кроссвалидационном исследовании. Представлен альтернативный подход с использование выводов, основанных на правдоподобии. В нем рассматривается форма обобщенной линейной регрессии на множестве k ближайших ковариат. Соотв. алгоритм можно обобщить на включение нелинейных членов. Выбор окончательной модели происходит пошаговым регрессионным путем. Эмпирические результаты показывают хорошие св-ва метода в терминах ошибок классификации для широкого множества данных. Великобритания, Dep of Mathematics, Imperial, London, SW7 2BZ. Ил. 3. Табл. 2. Библ. 33
ГРНТИ : 34.05.25
Предметные рубрики: БИОМЕТРИЯ
КЛАССИФИКАЦИЯ
НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ
ПСЕВДОПРАВДОПОДОБИЕ
МЕТОД БЛИЖАЙШЕГО СОСЕДА
ВЫБОР КОЛИЧЕСТВА СОСЕДЕЙ
Дата ввода:

Вид документа : Статья из журнала

РЖ ВИНИТИ 34 (BI46) 07.10-04И6.13

Автор(ы) : Харитонов С.П.
Заглавие : Метод "ближайшего соседа" для математической оценки распределения биологических объектов на плоскости и на линии : Докл. [8 Всероссийский популяционный семинар "Популяции в пространстве и времени", Нижний Новгород, 11-15 апр., 2005]
Источник статьи : Вестн. Нижегор. ун-та. Сер. Биология. - 2005. - N 1. - С. 213-221
Аннотация: Сравнение распределения точек (объектов) на плоскости или на линии с распределением Пуассона. Удобным для оценки распределения объектов на плоскости оказался метод "ближайшего соседа" (Clark, Evans, 1954). Предложен биологически обоснованный способ проведения границы вокруг занятой объектами области. Выведены формулы для метода "ближайшего соседа" на линии. Этот метод можно применять для анализа линейных популяций и популяций, расположенных в интразональных участках биотопов, в частности, при оценке популяций птиц. Россия, Научно-информационный центр кольцевания птиц России ИПЭЭ РАН им. А. Н. Северцова, Москва. Ил. 4. Библ. 13
ГРНТИ : 34.33.27
Предметные рубрики: ПОПУЛЯЦИИ
ПТИЦЫ
ЛИНЕЙНЫЕ ПОПУЛЯЦИИ
ИНТРАЗОНАЛЬНЫЕ ПОПУЛЯЦИИ
МАТЕМАТИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА
МЕТОДЫ
МЕТОД "БЛИЖАЙШЕГО СОСЕДА"
Дата ввода:

Вид документа : Статья из журнала

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 07.11-04А3.25

Автор(ы) : Харитонов С.П.
Заглавие : Метод "ближайшего соседа" для математической оценки распределения биологических объектов на плоскости и на линии : Докл. [8 Всероссийский популяционный семинар "Популяции в пространстве и времени", Нижний Новгород, 11-15 апр., 2005]
Источник статьи : Вестн. Нижегор. ун-та. Сер. Биология. - 2005. - N 1. - С. 213-221
Аннотация: Сравнение распределения точек (объектов) на плоскости или на линии с распределением Пуассона. Удобным для оценки распределения объектов на плоскости оказался метод "ближайшего соседа" (Clark, Evans, 1954). Предложен биологически обоснованный способ проведения границы вокруг занятой объектами области. Выведены формулы для метода "ближайшего соседа" на линии. Этот метод можно применять для анализа линейных популяций и популяций, расположенных в интразональных участках биотопов, в частности, при оценке популяций птиц. Россия, Научно-информационный центр кольцевания птиц России ИПЭЭ РАН им. А. Н. Северцова, Москва. Ил. 4. Библ. 13
ГРНТИ : 34.03.23
Предметные рубрики: ПОПУЛЯЦИИ
ПТИЦЫ
ЛИНЕЙНЫЕ ПОПУЛЯЦИИ
ИНТРАЗОНАЛЬНЫЕ ПОПУЛЯЦИИ
МАТЕМАТИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА
МЕТОДЫ
МЕТОД "БЛИЖАЙШЕГО СОСЕДА"
Дата ввода:

Вид документа : Статья из сборника (однотомник)

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 94.01-04А3.250

Автор(ы) : Poechmueller W., Glesner M., Juergs H.
Заглавие : Is LVQ really good for classification? - An interesting alternative
Источник статьи : IEEE Int. Conf. Neural Networks, San Francisco, Calif., March 29 - Apr. 1, 1993. - Piscataway (N. J.), 1993. - Vol. 3. - С. 1207-1212
Аннотация: Предложено для построения нейронных сетей, осуществляющих классификацию по методу ближайшего соседа, использовать вместо векторного квантования альтернативный подход, к-рый строит не эталоны классов, а набор векторов, расположенных вблизи границ классов. Приведено его подробное описание, показывающее, что он позволяет значительно снизить вычислительную трудоемкость и при этом позволяет повышать точность классификации в реальных задачах за счет построения дополнительных эталонов. Представлены результаты, полученные в ходе выполненных сравнений со станд. векторным квантованием. Германия, Inst. for Microelectronic Sys., Karlsruhe 15, D-6100 Darmstadt. Ил. 5. Табл. 1. Библ. 5.
ГРНТИ : 34.53.19
Предметные рубрики: НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
ОБУЧЕНИЕ
ВЕКТОРНОЕ КВАНТОВАНИЕ
КЛАССИФИКАЦИЯ
МЕТОД БЛИЖАЙШЕГО СОСЕДА
Дата ввода:

Вид документа : Статья из журнала

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 94.10-04А3.046

Автор(ы) : Bouten M., Van den Broeck C.
Заглавие : Nearest-neighbour classifier for the perceptron
Источник статьи : Europhys. Lett. - 1994. - Vol. 26, N 1. - С. 69-74
Аннотация: Подсчитана ошибка обобщения для классификатора по методу ближайшего соседа при обучении на случайной выборке примеров, генерированных перцептроном-учителем. Получены точные выражения для n=2, n=3 и n-'БЕСКОНЕЧН'. Изучены также более сложные правила классификации - метод k ближайших соседей и правило обучения Хебба. Обнаружено, что хеббовский перцептрон обеспечивает миним. ошибку в широком классе методов. Рассмотрены возможности обобщения полученных результатов, в частности, учета перекрытия классов и изучения др. методов генерации обучающих образцов. Бельгия, Limburgs Univ. Centrum, B-3590 Diepenbeek. Библ. 12.
ГРНТИ : 34.55.21
Предметные рубрики: РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ
ПЕРЦЕПТРОНЫ
КЛАССИФИКАТОР
МЕТОД БЛИЖАЙШЕГО СОСЕДА
Дата ввода:

"Электронные каталоги и базы данных библиотек СО РАН"

© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)

rtvarBDview(" результаты поиска","20190607010228","4682442");

Вид поиска