Informacja

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

Wyszukujesz frazę "kernel estimators" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Bayes sharpening of imprecise information
Autorzy:
Kulczycki, B.
Charytanowicz, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/908526.pdf
Data publikacji:
2005
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
informacja niepewna
współczynnik kondycji
estymator jądrowy
funkcja strat
obliczenia numerycze
imprecise information
sharpening
conditioning factors
kernel estimators
Bayes decision rule
nonsymmetrical loss function
numerical calculations
Opis:
A complete algorithm is presented for the sharpening of imprecise information, based on the methodology of kernel estimators and the Bayes decision rule, including conditioning factors. The use of the Bayes rule with a nonsymmetrical loss function enables the inclusion of different results of an under- and overestimation of a sharp value (real number), as well as minimizing potential losses. A conditional approach allows to obtain a more precise result thanks to using information entered as the assumed (e.g. current) values of conditioning factors of continuous and/or binary types. The nonparametric methodology of statistical kernel estimators freed the investigated procedure from arbitrary assumptions concerning the forms of distributions characterizing both imprecise information and conditioning random variables. The concept presented here is universal and can be applied in a wide range of tasks in contemporary engineering, economics, and medicine.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2005, 15, 3; 393-404
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Bayes classification of imprecise information of interval type
Autorzy:
Kulczycki, P.
Kowalski, P. A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/205655.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
Tematy:
data analysis
classification
imprecise information
interval type information
statistical kernel estimators
reduction in pattern size
classifier parameter correction
sensitivity method for artificial neural networks
Opis:
The subject of the investigation presented here is Bayes classification of imprecise multidimensional information of interval type by means of patterns defined through precise data, e.g. deterministic or sharp. For this purpose the statistical kernel estimators methodology was applied, which makes the resulting algorithm independent of the pattern shape. In addition, elements of pattern sets which have insignificant or negative influence on the correctness of classification are eliminated. The concept for realizing the procedure is based on the sensitivity method, used in the domain of artificial neural networks. As a result of this procedure the number of correct classifications and - above all - calculation speed increased significantly. A further growth in quality of classification was achieved with an algorithm for the correction of classifier parameter values. The results of numerical verification, carried out on pseudorandom and benchmark data, as well as a comparative analysis with other methods of similar conditioning, have validated the concept presented here and its positive features.
Źródło:
Control and Cybernetics; 2011, 40, 1; 101-123
0324-8569
Pojawia się w:
Control and Cybernetics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    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