Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "feature reduction" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-3 z 3
    Tytuł:
    Local embedding and dimensionality reduction in detection of skin tumor tissue
    Autorzy:
    Michalak, M.
    Świtoński, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/333429.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
    Tematy:
    rozpoznawanie wzorców
    analiza wielospektralna
    redukcja wymiarowości
    selekcja cech
    pattern recognition
    multispectral analysis
    dimensionality reduction
    feature selection
    Opis:
    This article shows the limitation of the usage of dimensionality reduction methods. For this purpose three algorithms were analyzed on the real medical data. This data are multispectral images of human skin labeled as tumor or non-tumor regions. The classification of new data required the special algorithm of new data mapping that is also described in the paper. Unfortunately, the final conclusion is that this kind of local embedding algorithms should not be recommended for this kind of analysis and prediction.
    Źródło:
    Journal of Medical Informatics & Technologies; 2012, 19; 59-65
    1642-6037
    Pojawia się w:
    Journal of Medical Informatics & Technologies
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Selection of the most important components from multispectral images for detection of tumor tissue
    Autorzy:
    Michalak, M.
    Świtoński, A.
    Stawarz, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/951663.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
    Tematy:
    rozpoznawanie obrazów
    analiza wielospektralna
    obniżenie wymiarowości
    wybór funkcji
    pattern recognition
    multispectral analysis
    dimensionality reduction
    feature selection
    Opis:
    The problem raised in this article is the selection of the most important components from multispectral images for the purpose of skin tumor tissue detection. It occured that 21 channel spectrum makes it possible to separate healthy and tumor regions almost perfectly. The disadvantage of this method is the duration of single picture acquisition because this process requires to keep the device very stable. In the paper two approaches to the problem are presented: hill climbing strategy and some ranking methods.
    Źródło:
    Journal of Medical Informatics & Technologies; 2011, 17; 303-308
    1642-6037
    Pojawia się w:
    Journal of Medical Informatics & Technologies
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Nonparametric methods of supervised classification
    Autorzy:
    Jóźwik, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/333226.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
    Tematy:
    pattern recognition
    feature selection
    k-NN rules
    pair-wise classifier
    artificial features
    linear classifier
    reference set size reduction
    rozpoznawanie wzorca
    wybór funkcji
    reguła k-NN
    sztuczne cechy
    klasyfikator liniowy
    Opis:
    Selected nonparametric methods of statistical pattern recognition are described. A part of them form modifications of the well known k-NN rule. To this group of the presented methods belong: a fuzzy k-NN rule, a pair-wise k-NN rule and a corrected k-NN rule. They can improve classification quality as compared with the standard k-NN rule. For the cases when these modifications would offer to large error rates an approach based on class areas determination is proposed. The idea of class areas can be also used for construction of the multistage classifier. A separate feature selection can be performed in each stage. The modifications of the k-NN rule and the methods based on determination class areas can be too slow in some applications, therefore algorithms for reference set reduction and condensation, for simple NN rule, are proposed. To construct fast classifiers it is worth to consider also a pair-wise linear classifiers. The presented idea can be used as in the case when the class pairs are linearly separable as well as in the contrary case.
    Źródło:
    Journal of Medical Informatics & Technologies; 2013, 22; 21-32
    1642-6037
    Pojawia się w:
    Journal of Medical Informatics & Technologies
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-3 z 3

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies