Temat: fuzja klasyfikatorów - Katalog OPAC zbiorów

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: The proposal of calculation classifier weights for an assembly of classifiers
Autorzy:: Burduk, R.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/333595.pdf
Data publikacji:: 2014
Wydawca:: Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:: classifier fusion
static classifiers selection
multiple classifier system
fuzja informacji
fuzja klasyfikatorów
selekcja klasyfikatorów
system klasyfikujący wielokrotny
Opis:: The selection of classifiers is one of the important problems in the creation of ensemble of classifiers. The paper presents the static selection in which a new method of calculating the weights of individual classifiers is used. The obtained weights can be interpreted in the context of the interval logic. It means that the particular weights will not be provided precisely but their lower and upper values will be used. A number of experiments have been carried out on several medical data sets.
Źródło:: Journal of Medical Informatics & Technologies; 2014, 23; 181-186
1642-6037
Pojawia się w:: Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: Dynamical ensemble selection - experimental analysis on homogenous pool of classifiers
Autorzy:: Baczyńska, P.
Burduk, R.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/334009.pdf
Data publikacji:: 2015
Wydawca:: Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:: classifier fusion
dynamic ensemble selection
multiple classifier system
fuzja klasyfikatorów
wybór dynamicznego zespołu
system klasyfikatorowy
Opis:: The paper presents the dynamic ensemble selection based on the analysis of the decision proﬁles. These proﬁles are obtained from a posteriori probability functions returned from the base classifiers during the training process. Presented in the paper dynamic ensemble selection algorithms are dedicated to the binary classification task. In order to verify these algorithms, a number of experiments have been carried out on several medical data sets. The proposed dynamic ensemble selection is experimentally compared against the ensemble with the sum fusion method. As base classifiers we used the pool of homogeneous classifiers. The obtained results are promising because we could improve the classification accuracy of the ensemble classifier.
Źródło:: Journal of Medical Informatics & Technologies; 2015, 24; 107-112
1642-6037
Pojawia się w:: Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Informacja