Informacja

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

Wyszukujesz frazę "classifier ensembles" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
Potential Contour Ensembles
Autorzy:
Tomczyk, Arkadiusz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1373679.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Uniwersytet Jagielloński. Wydawnictwo Uniwersytetu Jagiellońskiego
Tematy:
active contours
classifier ensembles
information fusion
potential contours
Opis:
In the paper a contour ensemble image segmentation concept is presented. It bases on the previously observed relationship between contours and classifiers. Because of the specificity of the active contour segmentation the method requires a special procedure to obtain ensemble members with desired properties. In this work it is achieved by early stopping of randomized optimization algorithm. The results of the method are illustrated with a practical problem of heart ventricle segmentation by means of active potential contours. Automatically found contours may be of use in a process of pulmonary embolism diagnosis.
Źródło:
Schedae Informaticae; 2015, 24; 113-121
0860-0295
2083-8476
Pojawia się w:
Schedae Informaticae
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Medical diagnosis support system based on the ensemble of single-parameter classifiers
Autorzy:
Orczyk, T.
Porwik, P.
Bernaś, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/333746.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:
classifier ensembles
combination rule
decision support system
zespoły klasyfikatora
zasada kombinacji
system wspomagania decyzji
Opis:
This paper presents a medical diagnosis support system based on an ensemble of single parameter k–NN classifiers [1]. System was verified on a database containing real blood test results of diagnosed patients with a liver fibrosis. This dataset contains problems typical to a real medical data – especially missing values. Paper also describes the process of selecting a subset of parameters used for further evaluation (feature selection/elimination algorithm). Complete database contains many parameters, but not all are important for diagnosis, thus eliminating them is an important step. A comparison of proposed method of classification and feature selection with methods known from literature has also been presented.
Źródło:
Journal of Medical Informatics & Technologies; 2014, 23; 173-179
1642-6037
Pojawia się w:
Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Hypertension diagnosis using compound pattern recognition methods
Autorzy:
Krawczyk, B.
Woźniak, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/333544.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:
rozpoznawanie wzorców
metody złożone
zespoły klasyfikatora
uczenie maszynowe
niesymetryczna klasyfikacja
uznanie dwustopniowe
pattern recognition
compound methods
classifier ensembles
machine learning
unbalanced classification
two-stage recognition
Opis:
The paper presents a hypertension type classification task where the decisions should be made only on the basis of blood pressure, general information and basis biochemical data. This problem has a great importance to the medical decision support systems, yet results achieved so far are not satisfactory. When the canonical approaches tend to fail we should look for the compound pattern recognition systems, such as multiple classifiers systems. This article presents the results of an experimental investigation of the pool of compound classifiers which have their origin in classifiers ensembles, random forest, and random subspace. Presented methods returned good, satisfactory results, outperforming canonical approaches for this problem.
Źródło:
Journal of Medical Informatics & Technologies; 2011, 18; 41-50
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