Informacja

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

Wyszukujesz frazę "współczynnik determinacji" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Efficient online handwritten Chinese character recognition system using a two-dimensional functional relationship model
Autorzy:
Chang, Y. F.
Lee, J. C.
Mohd Rijal, O.
Syed Abu Bakar, S. A. R.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/908140.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
2D
współczynnik determinacji
rozpoznawanie
pismo odręczne
pismo chińskie
falka Haara
model relacyjny
2D functional classifier
coefficient of determination
handwritten Chinese character recognition
Haar wavelet
multidimensional functional relationship model
Opis:
This paper presents novel feature extraction and classification methods for online handwritten Chinese character recognition (HCCR). The X-graph and Y-graph transformation is proposed for deriving a feature, which shows useful properties such as invariance to different writing styles. Central to the proposed method is the idea of capturing the geometrical and topological information from the trajectory of the handwritten character using the X-graph and the Y-graph. For feature size reduction, the Haar wavelet transformation was applied on the graphs. For classification, the coefficient of determination [...] from the two-dimensional unreplicated linear functional relationship model is proposed as a similarity measure. The proposed methods show strong discrimination power when handling problems related to size, position and slant variation, stroke shape deformation, close resemblance of characters, and non-normalization. The proposed recognition system is applied to a database with 3000 frequently used Chinese characters, yielding a high recognition rate of 97.4% with reduced processing time of 75.31%, 73.05%, 58.27% and 40.69% when compared with recognition systems using the city block distance with deviation (CBDD), the minimum distance (MD), the compound Mahalanobis function (CMF) and the modified quadratic discriminant function (MQDF), respectively. High precision rates were also achieved.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2010, 20, 4; 727-738
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
New Interpretation of Principal Components Analysis
Autorzy:
Gniazdowski, Z.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/91310.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Warszawska Wyższa Szkoła Informatyki
Tematy:
determination coefficient
geometric interpretation of PCA
selection of principal components
clustering of variables
tensor data mining
anisotropy of data
współczynnik determinacji
interpretacja geometryczna
PCA
wybór głównych składników
klastrowanie zmiennych
dane tensorowe
anizotropia danych
Opis:
A new look on the principal component analysis has been presented. Firstly,ageometric interpretation of determination coefficient was shown. In turn, the ability to represent the analyzed data and their interdependencies in the form of easy-tounderstand basic geometric structures was shown. As a result of the analysis of these structures it was proposed to enrich the classical PCA. In particular, it was proposed a new criterion for the selection of important principal components and a new algorithm for clustering primary variables by their level of similarity to the principal components. Virtual and real data spaces, as well as tensor operations on data, have also been identified.The anisotropy of the data was identified too.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Warszawskiej Wyższej Szkoły Informatyki; 2017, 11, 16; 43-65
1896-396X
2082-8349
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Warszawskiej Wyższej Szkoły Informatyki
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